发布时间:2022-08-26 13: 59: 07
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics
关联性分析或者称为相关分析,在医学,经济学等领域应用广泛,用以探求变量间是否存在关系。我们一般通过专业的统计分析软件进行相关性分析,如IBM SPSS Statistics,spss关联性分析步骤是怎样的,spss关联性分析结果怎么看,本文结合实例向大家做简单的介绍。
一、spss关联性分析步骤
为了调查购买智能手表和性别有无联系,某机构做了社会调查,统计结果如图1所示,调查男性581名,购买智能手表的有182名,未购买的有399名,调查女性479名,购买智能手表的有115名,未购买智能手表的有364名,试问,购买智能手表和性别是否有联系。
进行相关性分析,首先向SPSS中录入数据,在变量视图分别定义变量为性别,是否购买智能手表,人数三个变量,其中前两个为名义变量,后一个为标度变量。
为了便于录入数据,做以下定义,对于性别变量,定义1为男性,0为女性。对于是否购买变量,定义1为购买,0为未购买,录入数据如图3所示。
首先对人数进行加权操作,加权操作方法我们在第三小节中介绍,然后点击分析,描述统计,交叉表,如图4所示。
在弹出的窗口中我们将是否购买智能手表加入到行列表中,将性别加入到列表中,然后点击统计量,选择卡方检验,点击继续,点击确定,如图5所示。
SPSS将进行相关性分析,并将结果输出至查看器,如何进行结果解读呢?我们在第二小节中向大家介绍。
二、spss关联性分析结果怎么看
在结果查看器中,我们首先查看交叉制表,交叉制表展示内容与图1非常相似,相当于对数据进行描述性汇总,我们可以了解总体的数量,各个人群的数量及比例,可以对是否存在差异做粗略的推断。
然后我们查看图7所示的卡方检验结果,卡方检验通过样本数据来推断总体是否也服从同样分布,卡方检验的假设是两者没有相关关系,如果得出的显著性(渐进sig)小于0.05,我们就要否定该假设,认为数据间存在相关关系,如果显著性大于0.05,则接受该假设,认为数据间没有相关关系。
本例中,显著性为0.008,小于0.05。因此性别与是否购买智能手表是相关的。
以上就是相关性分析的过程和结果分析,第一小节中提及,使用SPSS进行相关性分析要对数据进行加权,何为加权,如何加权呢?我们接下来介绍。
三、SPSS个案加权操作步骤
在相关性分析过程中,我们用到了卡方分析,卡方分析过程要基于频数进行计算,所以我们需要对本文实例中人数进行个案加权操作,这样SPSS才能将其作为频数进行运算,录入数据后,点击数据,个案加权,如图8所示。
在弹出窗口中勾选个案加权系数,将人数加入到频率变量中,点击确定。
加权完毕后,再按照第一第二小节进行处理分析即可。
本文首先向大家介绍了spss关联性分析步骤,然后向大家介绍了spss关联性分析结果怎么看,本文实例中关联性分析是通过卡方检验完成的,卡方检验显著性水平低于0.05,认为数据存在相关性,卡方检验显著性高于0.05,认为数据间不存在相关性,使用SPSS进行卡方检验,要注意对数据进行加权,这样SPSS才能完成频数统计,进行后续的卡方检验。
作者:莱阳黎曼
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