如何利用spss进行相关性分析
发布网友
发布时间：2022-04-22 09:25
共2个回答
热心网友
时间：2023-05-04 13:23
飞秒检测的步骤为第一步：建立数据文件。
定义变量：序号为Number，假设年份用y表示，零售总额用r表示，居民收入用i表示，全市总人口用p表示，输入数据，例如
某市从1978年至1992年社会商品零售总额、居民收入和全市总人口统计数字表，试分析它们之间是否存在线性关系。
第二步：进行数据分析。
在数据文件管理窗口中，点击Analyze，展开下拉菜单，再点击Correlate中的Bivariate项，进入Bivariate Correlations对话框，
在对话框中，有两项选择项。 （1）Statistics：统计量选择项
在该栏中有两个有关统计量的选择项，只有在主对话框中选择了Pearson相关分析方法时才可以选择这两个选择项，如果选择了这些项，在输出结果中就会得到样本的相应的统计量数值。它们是：
Means and standard deviations：均值与标准差；
Cross-proct deviations and covariances：叉积离差阵和协方差阵。
（2）missing values：缺失值的处理方法选择项，在该栏中有两个关于缺失值的处理方法选择项：
Exclude cases pairwise：仅剔除正在参与计算的两个变量值是缺失值的观测量。这样在多元相关分析中或多对两两分析中，有可能相关系数矩阵中的相关系数是根据不同数量的观测量计算出来的，系统默认为此项；
Exclude cases listwise：剔除在主对话框中Variables矩形阵中列出的变量带有缺失值的所有观测量。这样计算出来的相关系数矩阵，每个相关系数都是一句相同数量的观测量计算出来的。
从表中可以看出，社会零售总额与居民收入之间的相关系数为0.991，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显著的，叉积离差值为42403.443，协方差为3028.817,；社会零售总额与总人口的相关系数为0.850，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度也是显著的，叉积离差值为4141.919，协方差为295.851；居民收入与总人口的相关系数为0.790，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显著的，叉积离差值为3498.399，协方差为249.886。因此可以说，该市从1978年到1992年社会零售总额、居民收入和总人口两两之间有着明显的线性关系。
热心网友
时间：2023-05-04 13:24
付费内容限时免费查看回答1样本数据能用Pearson相关就用这个，这个最准确，开始时，首先分布样本正态性，用k-s检验2正态性之后，点击分析-相关-双变量，之后选择Pearson，同时检验显著性相关要打勾3之后将样本数据，移动到变量那里过去，之后在点击左下角的确定4确定之后，出现分析结果，首先看显著性，显著性显示0.00，说明p<0.05,有线性关系5之后看0.2，大于0.8，是高度相关关系，如果是0.5-0.8是中度相关关系，0.3-0.5是低度相关性，小于0.3不相关6这个可以进行批量分析的，只要将每个变量都移动各自一列就行
提问分组后 用前测的数据还是后测的数据呢？
回答亲肯定是先测数据了。
提问？我说的是干预前后的数据 是用干预前还是用干预后的数据
回答干预后的数据。
我专业不对口，亲。
提问那是应该每组单独分析相关性 还是可以一起分析？
