发布时间:2024-12-09 11: 29: 00
品牌型号:Dell N5010
系统:Windows 10
软件版本:IBM SPSS Statistics 试用版
通过分析不同离散变量之间的关系,我们可以更好地理解各种社会现象,从而制定出有效的干预策略,提高经济效益。例如,分析性别与电子产品消费金额之间的相关性,可以有针对性的投放广告,增加销售额。借助专业统计学软件IBM SPSS Statistics ,可以高效的完成相关性分析。SPSS分析前先对数据怎么处理,SPSS相关性分析为负怎么办,本文结合实例向大家做简单说明。
一、SPSS分析前先对数据怎么处理
分析两个离散变量之间的独立性,可以采用卡方检验(Chi-Square Test)。卡方检验中关键的因素为期望频数和实际频数。因此进行相关性分析前,需要指定频率变量,即进行个案加权。为了便于大家的理解,这里列举一个实例。统计了某大学某届男女生的党员人数,试问政治面貌与性别是否存在相关性。调查数据如图1所示,这其中人数即为频率变量。
首先向SPSS中录入数据,由于分类变量为两类,不妨设男性为1,女性为0,党员为1,群众为0,以0和1区分两类。录入结果如图2所示。
对频率变量进行加权操作,点击【数据】,【个案加权】,在弹出的窗口中勾选“个案加权系数”选项,将人数指定为频率变量,点击【确定】,如图3所示。
个案加权操作完毕以后,就可以对数据进行相关性分析了,相关性分析如何操作,相关性分析为负怎么办,我们在第二小节中向大家介绍。
二、spss相关性分析为负怎么办
卡方检验公式如图4所示:
公式中Oi代表观察值,Ei代表根据独立性计算的期望值,Ei大于0,(Oi-Ei)2大于等于0,公式中每一项都大于等于0,它们的和恒大于等于0,因此卡方检验不会出现负值。可能是用户没有辨别相关性和负相关两个概念的区别。仍然以第一小节中示例向大家说明。
依次点击【分析】,【描述统计】,【交叉表】,如图5所示。
在弹出窗口中,政治面貌设置为行,性别设置为列,点击【统计】按钮,勾选“卡方”,点击【继续】,点击【确定】,如图6所示。
卡方检验结果如图7所示。皮尔逊卡方计算值为4.110,其渐进显著性(双侧)为0.043,显著性小于0.05,说明两者不相关的假设是不成立的,认为两者之间存在相关关系。
本文向大家介绍了有关SPSS分析前先对数据怎么处理,SPSS相关性分析为负怎么办的内容。对于离散变量的相关性分析,首先要定义频率变量,即对数据进行个案加权。根据卡方检验计算公式,值恒大于等于0,如果出现负值,说明检验过程出现错误。
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