SPSS > 使用技巧 > 如何用IBM SPSS Statistics分析两个变量之间的关联度

如何用IBM SPSS Statistics分析两个变量之间的关联度

发布时间:2021-09-08 13: 40: 08

现实中我们常常会遇到对两个分类变量之间是否存在关联进行讨论,如睡眠时间与学习成绩之间是否存在关联、宣传费用与销售量是否存在关联?

对于这种问题,我们是不能通过表面数据进行确定的。但我们可以通过IBM SPSS Statistics(win)中的交叉表功能来确定两个变量之间的关联是否存在。

一、录入数据

消费者的年龄与消费者的购买意愿是否存在关联?相信这是一个多数人都会感兴趣的问题。本文将以一组年龄与购买意愿的数据为例,展示运用IBM SPSS Statistics进行关联性分析的过程与步骤。

图1:示例数据
图1:示例数据

二、对数据进行加权

此时录入进IBM SPSS Statistics的数据是汇总的数据,还不具备使用交叉表分析的条件。在进行交叉表分析之前还需要运用个案加权的功能,对购买数量进行加权。

按照数据-个案加权的步骤进入个案加权对话框。

图2:个案加权
图2:个案加权

选择个案加权依据,将购买数量放入频率变量栏中,点击确定,即可为购买数量进行加权。

图3:为购买数量加权
图3:为购买数量加权

三、交叉表分析

加权完成后,便可进行交叉表分析,在IBM SPSS Statistics中按照分析-描述统计-交叉表的顺序打开交叉表对话框。

图4:打开交叉表的步骤
图4:打开交叉表的步骤

在交叉表对话框中,购买意愿、年龄层次与购买数量初始是在左边的待选框中,需要将购买意愿列入行变量框,将年龄层次列入列变量框,购买数量则不需要变动。

图5:列入变量框
图5:列入变量框

此时为了便于最终结果的检验,需要运用到卡方检测,因此可点击右侧的统计,在展开的交叉表:统计中选择卡方。

图6:选择卡方
图6:选择卡方

点击继续,回到交叉表后再点击确定,即可得到交叉表的分析结果。

图7:检验结果
图7:检验结果

根据卡方检验的结果可知,渐进显著性P为0.369。根据假设检验的规定,若P值大于显著性水平α(显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率),则两个变量不存在关联性;反之则存在关联性。假设显著性水平α=0.05,则P=0.369>α=0.05,所以可认为购买意愿与消费者的年龄无关。

现实中存在着很多变量都具有似是而非的关联性,我们可以通过IBM SPSS Statistics的交叉表对这些变量进行分析,挖掘出真正的关联,排除错误的关联,这是非常有意义的。如对教育者而言可通过这个方法找到影响学生学习的真正因素,对生产者而言可以找到影响销量的因素。欢迎访问SPSS中文网站查看学习更多SPSS教程

作者:刘白

展开阅读全文

标签:spss

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提取公因子的意义是什么 SPSS提取公因子的一般原则
如果研究的问题涉及到的变量比较多,有时候我们会考虑用降维的方法,将一些重要的变量提取出来。在SPSS软件里面,可以用“因子分析”的方法实现变量降维的目的。在因子分析里,SPSS会用到提取公因子的方法,将一些相似的变量合并在一起,接下来,本文会给大家介绍SPSS提取公因子的意义是什么,SPSS提取公因子的一般原则的相关内容。
2026-08-03
SPSS数据预测方法 SPSS数据分析结果怎么导出
我们在进行数据分析时,不仅需要对现有数据进行统计分析,还常常需要基于历史数据对未来趋势进行预测。SPSS提供了很多种不同的数据预测方法。接下来我将为大家介绍:SPSS数据预测方法,SPSS数据分析结果怎么导出的相关内容。
2026-08-03
SPSS因子得分如何导出 SPSS因子得分回归法与Bartlett法怎么取舍
当我们完成了因子分析并生成了几个关键因子后,经常会把得到的因子分析结果应用到后续的回归分析或者聚类分析中(辅助回归分析得到显著性数据)。但是在将数据样本进行转移的过程中,就涉及到了将因子得分进行导出的过程,而在导出后,选择因子得分的分析法同样需要我们关注。下面以SPSS为例,给大家介绍SPSS因子得分如何导出,SPSS因子得分回归法与Bartlett法怎么取舍的具体内容。
2026-08-03
SPSS独立样本数据分析怎么做 SPSS独立样本分析结果怎么看
我们在进行数据分析工作的时候,有时候需要对比两组相互独立样本的均值差异,比如不同组同学的考试分数、不同实验组的观测指标等,独立样本t检验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:SPSS独立样本数据分析怎么做,SPSS独立样本分析结果怎么看的相关内容。
2026-08-03
SPSS逐步判别分析步骤 SPSS逐步判别分析结果解读
逐步判别分析是数据分析中的一项重要分析方式,主要用来逐步筛选出对数据样本的类别区分有着明显贡献的变量内容(降低多余的变量对数据样本精确性的影响)。而在数据分析软件SPSS中,判别分析除了可以区别变量内容之外,还可以用来构建判别函数,对数据样本进行更加深入的分析。下面给大家介绍SPSS逐步判别分析步骤,SPSS逐步判别分析结果解读的具体内容。
2026-08-03
SPSS怎么合并变量为一个因子 SPSS因变量和因子怎么判断
我们在使用SPSS进行问卷数据分析的过程中,多个题项往往共同测量同一个潜在维度,直接使用单个题项分析会导致结果零散,将这些相关变量合并为一个因子,能精准提炼数据的核心特征。接下来我将为大家介绍:SPSS怎么合并变量为一个因子,SPSS因变量和因子怎么判断的相关内容。
2026-07-02

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: