IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > IBM SPSS Statistics常用的相关性分析方法

IBM SPSS Statistics常用的相关性分析方法

发布时间:2021/03/30 11:21:48

灵活运用IBM SPSS Statistics做数据的统计和分析是每个数据分析师都应该掌握的技能,这款软件为用户提供了全面的数据分析方法,可以解决我们在数据分析过程中遇到的各种难题。

接下来小编就为大家介绍一下SPSS相关性分析的方法。

1
图1:SPSS软件启动页

一、概述

相关关系就是现象间不严格的依存关系,即各变量之间不存在确定性的关系,按相关程度从强到弱,有完全相关、不完全相关、不相关之分;按变量之间的相关方向有正相关和负相关之分。

对于大部分分析对象来说,不完全相关的情况比较多。

相关性分析用于描述两个变量之间的密切程度,反映当一个变量被控制时,另一个变量的变化程度。

相关系数的取值范围在-1到1之间,绝对值越大,相关性越强。

二、分析方法

2
图2:相关性分析方法

在“分析”——“相关”列表中,SPSS为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是积差相关、偏相关和距离相关。

1.积差相关

3
图3:积差相关

点击“双变量”,可以进入积差分析窗口。

将待分析的变量添加到右侧变量框中,比如说要分析学生的数学成绩和物理成绩有无相关性,就将这两个变量移入变量框中。

4
图4:选项

点击“选项”可设置统计内容和个案排除方法。

设置完成后点击“确定”,就可以开始积差分析了。

此类方法适用于正态分布的成对数据,变量最好是连续的、有线性关系。

2.偏相关

5
图5:偏相关窗口

偏相关分析可以在多个变量中剔除多余影响,仅分析特定两个变量之间的关系。

比如说要分析肺活量与身高的关系,就要排除体重的影响,这时需要将待分析的变量(身高和肺活量)移入上侧的变量框中,将体重移入下侧的控制框中。

这就是使用偏相关分析的基本方法:确认待分析变量,排除其他多余变量。

3.距离分析

当数据中有多个变量,每个变量都含有一定信息,但彼此无法重叠,偏相关的方法就不适用了,可以使用距离分析。

距离分析是一种广义的分类,即在分析过程中将距离小的变量分为一类,将距离大的个案归为其他类,进而为其他更复杂的数据分析打下基础。

6
图6:距离分析

同样以身高、体重、肺活量的检测数据作为案例,如果要分析哪些学生在这三个变量上的取值更为接近,可以使用距离分析。

将身高、体重和肺活量三个变量移入变量框中,下方的个案标注依据可以移入编号,也可以不移入,如果要移入变量,请确定已将其更改为字符串变量,否则无法移入。

7
图7:测量设置

选择“个案间”和“相似性”,点击“测量”,选择“区间”中的“皮尔逊相关”,点击“继续”——“确定”,SPSS将为我们完成距离相关性的分析。

三、小结

这里小编整理了三种在IBM SPSS Statistics中进行相关性分析的方法,分别是积差相关分析、偏相关分析和距离相关分析,其中前两者的应用概率更大一点,大家可以着重关注。

希望今天的分享可以对大家有所帮助!

作者:参商

SPSS Statistics
云版首发!秒杀只需1分钱!
立即购买
QQ 群
官方交流群:815794396 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
spss多元线性回归分析操作步骤,spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤,本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤,并进行spss多元线性回归分析结果解读。
2022-05-07
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
最新文章
1分钱秒杀!云版大数据统计与应用分析解决方案上线
在经历了数个月的悉心筹备后,云版大数据统计与应用分析解决方案终于要和大家见面了!为了让更多人能体验到本服务,我们特别发起了限量1分钱秒杀活动。
2022-11-24
spss缺失值分析步骤 spss缺失值分析结果怎么看
在数据调查过程中,工作人员常常会遇到数据缺失现象。数据缺失分为三类,随机缺失,完全随机缺失,非随机缺失。无论哪种缺失,都可能导致严重的问题,或者大大降低统计的精度。利用IBM SPSS Statistics可以对数据缺失值进行分析,关于SPSS缺失值分析步骤是怎样的,SPSS缺失值分析结果怎么看的问题?本文结合实例,为大家做简单介绍。
2022-11-24
spss标签值不显示 spss标签值乱码
使用IBM SPSS Statistics进行统计分析的过程中,为了工作便利,常常会为变量设置标签。在设置标签过程中,常常会遇到各种问题,如SPSS标签值不显示,SPSS标签值乱码等问题,这些问题产生的根源是什么?如何解决?本文向大家做简单介绍。
2022-11-21
IBM SPSS Statistics云版本登录使用教程
感谢您订阅IBM SPSS Statistics云版本服务,IBM SPSS Statistics云版本是由思杰马克丁+IBM+阿里云联合推出,帮助用户解决短时间使用正版软件的需求,提供周付费、月付费两种购买模式,性价比极高。那么在购买了IBM SPSS Statistics云版本之后,应该如何登陆使用呢,本篇教程就来告诉大家使用方法。
2022-11-23
spss中t值和p值是什么意思 spss中t值和p值的关系
在统计分析过程中,常常会遇到这样的情况:检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体,就会用到t检验。t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布, t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。利用IBM SPSS Statistics统计分析软件进行t检验可以避免繁杂的统计学计算,快速给出结果,供用户分析。SPSS中t值和p值是什么意思,SPSS中t值和p值的关系是什么,本文结合实例,向大家做简单的介绍。
2022-11-16
spss pearson相关性分析步骤 spss pearson相关性分析结果怎么看
Pearson(皮尔逊)相关性指的是联合分布服从二维正态分布的随机变量X,Y之间的简单线性相关关系,X,Y之间的相关关系由简单相关系数r表示。利用IBM SPSS Statistics可以非常快速地完成两个随机变量X,Y间的Pearson(皮尔逊)相关性分析,SPSS Pearson相关性分析步骤是什么,SPSS Pearson相关性分析结果怎么看,本文结合实例,向大家做简单的介绍。
2022-11-14

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:

咨询热线

在线咨询

限时折扣