发布时间:2021-01-22 10: 45: 30
变量之间的相关性,是数据分析中常见的关系,衡量的是变量之间相关的密切程度,比如衡量客流量与销售额的相关性、客单价与销售额的相关性等。检验数据是否具有相关性,常用的是图形法和相关性检验。
图形法可以快速、直观地查看到数据的相关性,常用于相关性检验的事先判断使用。接下来,我们将使用一组门店客流量、客单价、销售额的数据,演示一下如何使用数据分析软件IBM SPSS Statistics散点图查看数据的相关性。
一、使用的数据
如图1所示,本文需要分析的是门店客流量与销售额、客单价与销售额之间的相关关系。
二、使用图表构建器
首先,如图2所示,打开SPSS的图形菜单,并选择其中的图表构建器。
如果数据中包含的定类变量,或需要为变量设置测量级别时,可以在如图3所示的提示框内,单击“定义变量属性”,进行设置。
由于本例数据不包含定类变量,因此可以直接单击“确定”,开启图表构建器。
如图4所示,图表构建器包含了图表制作区、图库、图表属性三大部分。接下来,我们进入实操的部分。
1.选取散点图
首先,如图5所示,在图库中,选取“散点图/点图”的选项。散点图展现的是因变量随自变量变化而变化的趋势图,可用于观察两变量间的相关关系。
将散点图拖放到图表制作区域。
2.选取变量
接着,分别将客流量、销售额拖放到散点图的X轴、Y轴,以观察客流量与销售额的相关关系。
完成了X轴、Y轴的变量选取后,单击“确定”按钮,运行图表。
同样地,再将客单价、销售额拖放到散点图的X轴、Y轴,以观察客单价与销售额的相关关系。
3.查看结果
最后,打开输出文档,查看运行后的散点图。
如图9所示,可以看到,客流量与销售额之间存在明显的线性相关关系,而且是正相关的关系。
而从销售量与客单价的散点图看到,两者似乎不存在明显的相关关系。在这种情况下,就需要使用相关性检验,进一步查看其是否具有相关性。
三、小结
综上所述,IBM SPSS Statistics的散点图,可以帮助我们快速地查看两变量间是否存在着相关关系,操作简单、直观性强。另外,散点图还可以用于可视化展示,增强数据的可读性。
而关于如何使用相关性检验来分析两变量间的相关关系,请查看IBM SPSS Statistics中文网站中的《应用SPSS双变量相关检验,探究两变量间相关关系》文章。
作者:泽洋
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