SPSS > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics各种类型散点图的实际应用

IBM SPSS Statistics各种类型散点图的实际应用

发布时间:2021-08-25 14: 19: 26

散点图是数据在直角坐标轴上的分布图,除了常用的展示因变量随自变量变化的两变量散点图外,IBM SPSS Statistics还提供了单变量与多变量的散点图类型,供进行更简单或更复杂的散点图绘制。

对于数据分析来说,除了要懂得选择合适的数据分析方法外,也要懂得如何运用图表去说明数据。本文将针对SPSS的散点图类型进行实例演示,帮助我们日后更好地运用散点图进行数据展示。

一、散点图类型

本例将会使用到一组包含客流量、销售额与销售量的数据。

图1:销售额数据
图1:销售额数据

如图2所示,依次单击图形-旧对话框-散点图/点图,开启SPSS的散点图绘制工具。

图2:散点图/点图
图2:散点图/点图

SPSS提供了如图3所示的五种散点图类型,分别是简单散点图、矩阵散点图、简单点图、重叠散点图与三维散点图。

接下来,我们会以变量的数量作为分类标准,讲解各散点图类型。

图3:散点图类型
图3:散点图类型

二、单变量散点图

简单点图是用于绘制单变量散点图的图表类型。如图4所示,在其变量设置面板,仅包含了单个X轴变量。

我们将销售额设为X轴变量,其他保持默认设置绘制散点图。

图4:简单点图设置
图4:简单点图设置

如图5所示,可以看到数据以点的形式绘制在直角坐标轴上,可观察到销售额数值的分布情况。

图5:销售额简单点图
图5:销售额简单点图

三、双变量散点图

相对于单变量散点图,双变量散点图则更为常用,其展示的是Y轴变量(因变量)随X轴变量(自变量)变化的趋势,在探索变量间相关关系、回归关系时,常会使用双变量散点图观察变量间的关系。

双变量散点图在SPSS中称作简单散点图,如图6所示,其变量设置包含了X、Y轴变量。我们将Y轴与Z轴变量分别设置为销售额、客流量,以观察两者的相关关系。

图6:简单散点图设置
图6:简单散点图设置

如图7所示,通过观察散点图,可以看到,客流量与销售额之间存在着正相关的关系。

图7:销售额与客流量散点图
图7:销售额与客流量散点图

四、多变量散点图

SPSS的多变量散点图包括了矩阵散点图、重叠分布散点图、三维散点图三种类型。三维散点图与双变量散点图相似,是将三个变量分别设为X轴、Y轴与Z轴,比较简单。接下来,我们重点讲解较为复杂的矩阵散点图、重叠分布散点图。

如图8所示,在矩阵散点图的设置中,可将多个变量添加到矩阵变量中。

图8:矩阵散点图设置
图8:矩阵散点图设置

添加为矩阵变量的变量会形成N*N(N为矩阵变量数量)的散点图矩阵,可观察两两矩阵变量的相关关系。我们如果需要观察多个变量间的相关关系,就可以使用散点图矩阵提高作图效率。

图9:矩阵散点图
图9:矩阵散点图

与矩阵散点图不同,重叠散点图是在同一个直角坐标轴中展示多组变量之间的相关关系。如图10所示,重叠散点图可通过变量的配对组成不同的组。

图10:重叠散点图
图10:重叠散点图

比如,如图11所示,可通过构建两个Y变量(销售额)相同的配对组,在同一个坐标轴中了解不同X变量(客流量与销售量)与Y变量的相关关系。

图11:重叠散点图设置
图11:重叠散点图设置

如图12所示,在重叠散点图中可同时观察到客流量与销售额、销售量与销售额之间的相关关系。

但需注意的是,在这种相同Y变量的重叠散点图绘制中,X变量最好是单位一致的变量,不然,两组散点图趋势无法比较。

图12:重叠散点图
图12:重叠散点图

四、小结

综上所述,在运用SPSS散点图展示数据时,可根据数据的变量数量,选择合适的散点图类型。单变量可使用简单点散点图,双变量可使用简单散点图,多变量可使用矩阵散点图、重叠分布散点图、三维散点图。

作者:泽洋

展开阅读全文

︾

标签:spss,散点图

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS怎么把变量变成数值型数据 SPSS怎么把变量按三分位数分为三组
在SPSS中处理数据时,我们常会遇到两种转换需求:一种是将文本型分类变量转换为数值型变量,以便参与统计分析。另一种是将连续变量按分位数划分为几个组别,便于后续的分组比较。接下来我将为大家介绍:SPSS怎么把变量变成数值型数据,SPSS怎么把变量按三分位数分为三组的相关内容。
2026-10-08
如何用SPSS进行预测分析 如何用SPSS进行组间分析
我们在进行数据分析工作的时候,有时候需要借助统计方法对变量之间的关系进行推断,比如根据某些已知因素去预测一个结果,或者比较不同组别之间是否存在明显差异。预测分析和组间分析就是解决这类问题常用的分析方法。接下来我将为大家介绍:如何用SPSS进行预测分析,如何用SPSS进行组间分析的相关内容。
2026-10-08
SPSS偏相关分析怎样设置 SPSS偏相关分析控制变量该如何选择
经常做数据分析的从业者,对相关分析都较为熟悉。作为数据分析中的重要一环,相关分析可以应用到不同的数据分析场景中(例如判断大学生的就业率与职业生涯规划是否存在相关关系)。而在进行相关分析的过程中,有时候我们同样会进行偏相关分析的操作,作为相关分析的延伸部分,偏相关分析的应用场景会更加具体。下面以SPSS为例,向大家介绍SPSS偏相关分析怎样设置,SPSS偏相关分析控制变量该如何选择的具体内容。
2026-10-08
SPSS配对样本t检验如何操作 SPSS配对样本t检验差值不显著怎样解释
T检验作为数据分析中经常会用到的一种统计方法,主要用来检验和比较数据的均值是否存在明显差异(例如我们把两个相同作物的种子放在不同的环境中进行种植和生长,比较两种环境对作物生长产生的影响)。而在进行配对样本T检验的过程中,我们既需要掌握如何正确地进行检验,又要了解在遇到数据分析问题时要如何处理。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS配对样本T检验如何操作,SPSS配对样本T检验差值不显著怎样解释的具体内容。
2026-10-08
SPSS重新编码旧值和新值怎么设置 SPSS中重新编码为其他变量怎么办
在问卷数据分析中,我们经常会遇到需要把分类变量重新编码成数值、或者对反向题重新计分的需求,比如把性别重新编码成0/1变量、对李克特反向题做5→1转换。SPSS中的“重新编码为不同变量”功能可以帮我们生成新的变量,同时保留原始数据。接下来我将为大家介绍:SPSS重新编码旧值和新值怎么设置,SPSS中重新编码为其他变量怎么办的相关内容。
2026-10-08
SPSS模型摘要和参数估算值的区别 SPSS模型摘要怎么看数据分析结果
SPSS不仅提供了丰富的数据研究分析工具,还能运算出很多有用的数据表格,比如模型摘要、个案处理摘要、参数估计值等。这些表格的作用各不相同,在不同的研究课题中,发挥着重要的作用。理解这些表格的作用,将有助于数据的准确分析,接下来我们会介绍SPSS模型摘要和参数估算值的区别,SPSS模型摘要怎么看数据分析结果的相关内容。
2026-10-08

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: