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  • SPSS相关性分析

    2016-12-08 12:47:16
    仅对模型主效应之前的每项进行调整一般适用于平衡的ANOVA模型。一阶交互效应前指定主效应二阶交互效应前指定一阶交互效应依次类推。TypeⅡ对其他所有效应进行调整。一般适用于平衡的ANOVA模型主因子效
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  • spss进行相关性分析

    千次阅读 2020-06-30 14:15:30
    spss相关性分析 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对...

    spss相关性分析

    1.利用spss进行相关性分析
    (1)操作步骤:分析-相关-双变量
    在这里插入图片描述
    (2)选择变量以及相关性系数
    如果两个变量都是分类变量或者有一个是分类变量,则需要用Spearman,如果两个变量都是连续性的变量,则选择Pearson。
    见:https://jingyan.baidu.com/article/90808022a562b8fd90c80f64.html
    Pearson只能线性关系敏感

    见:https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/7995073.html

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  • 关注SPSS相关性分析及相关系数计算方法(点二列相关系数)关键词:SPSS 相关性分析 点二系列相关分析即是指研究连续变量与二分类变量的关联关系。医学数据统计分析中,常常会遇到探讨性别变量与另一个连续变量间是否...
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    关 注

    SPSS相关性分析及

    相关系数计算方法

    (点二列相关系数)

    关键词:SPSS 相关性分析

    f56cbce0b9b9477bf4e5cc629d3745fc.png

        点二系列相关分析即是指研究连续变量与二分类变量的关联关系。医学数据统计分析中,常常会遇到探讨性别变量与另一个连续变量间是否具有关联的问题,此时,可采用点二系列相关分析进行研究。

        本期,我们来介绍点二系列相关分析的基本原理、适用范围及其在SPSS中的具体操作步骤。

    请观看下方视频教程

    (若无法播放,请联系客服微信3301888200)

    一、基本内涵

        点二系列相关(pomit-biserial correlation)研究的是一个连续变量与一个二分类变量间的相关关系,事实上,二分类由于只有两个数值,数值之间的差距反映出的也是一种等距关系,即二分类变量可以看做一种连续变量,也就是说,点二系列相关其实可以看做是Pearson相关分析的特殊情况。

    二、适用范围

        点二系列相关(pomit-biserial correlation)用于一个二分类变量和一个服从正态分布的连续变量间的相关关系研究。

    三、SPSS操作步骤

        我们收集了一份54名患者胆管结石的相关信息,为了研究年龄与胆管结石之间的关联,尝试采用点二系列相关性分析,其操作步骤如下:

    ①依次点击“分析——相关——双变量”

    9d16997ea78e7786384c42462d22617d.png

    ②出现“双变量相关性”对话框

    cdef5b405bf1e54980b3ecd5625ddb49.png

    ③将年龄和胆管结石变量均放入“变量”窗口,相关系数默认选择“皮尔逊”

    259a180f65e76db6e1080009905ffbb7.png

    ④点击“确定”,得到分析结果

    0c8d2064e60dd3eb01087286385df4fa.png

        由结果可知,年龄与胆管结石间存在显著的相关关系,显著性P=0.012<0.05,相关系数为0.324,且为正向的相关关系。

    四、小 结

        本文对利用SPSS进行医学变量的点二系列相关性分析的基本原理及其操作步骤进行了详细介绍。我们将持续更新更多实用的采用SPSS软件、Excel软件、Meta分析、SAS软件、R软件以及Graghpad等软件的操作应用,敬请关注!

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  • SPSS入门教程—相关性分析使用方法

    千次阅读 2021-04-15 17:23:00
    IBM SPSS Statistics为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是双变量分析、偏相关分析和距离分析,三种相关分析方法各针对不同的数据情况,接下来我们将为大家介绍如何使用SPSS相关性分析中的距离分析。 一、数据...

    IBM SPSS Statistics为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是双变量分析、偏相关分析和距离分析,三种相关分析方法各针对不同的数据情况,接下来我们将为大家介绍如何使用SPSS相关性分析中的距离分析。

    一、数据简述

    距离分析和其他两类相关分析方法的不同之处在于,分析结果不会出现表示变量相关性的p值,只会显示变量或个案之间的距离。

    1

    图1:数据样本

    上图是本次分析中使用到的数据样本,是五个学生的三项体育测试成绩,我们将对每个个案之间进行相关性分析,即分析他们的体育成绩的距离相关性。

    二、距离分析

    1.功能位置

    2

    图2:距离分析

    在“分析”——“相关”中点击“距离”,可以进入距离分析的对话框。

    2.设置项目

    3

    图3:分析设置

    数据样本中主要有四个变量,将待分析的变量“百米成绩”、“坐位体前屈成绩”和“实心球成绩”移入“变量”窗口,作为分析变量依据。

    将“编号”移入“个案标注依据”,将计算依据选择为“个案间”,表示本次分析将对个案间的三个变量数据进行距离分析。

    3.测量(非相似性)

    4

    图4:非相似性测量

    在“测量”中勾选“非相似性”,点击“测量”,进入下一步设置。

    非相似性的测量方法有三种,分别是区间、计数和二分,区间是针对连续变化的样本,我们这里使用的样本数据就符合这一条件,选择其中的“欧式距离”作为距离分析方法。

    计数主要是通过对变量进行计数,再运用卡方值或phi平方度量值来进行距离分析的;二分是针对二分数据的,我们这里不是二值数据,也不适合这种分析方法。

    5

    图5:非相似性设置

    转换值下的“标准化”是对个案或变量进行标准化处理,有多种选择,因为分析的变量的单位不同,所以我们使用到的是“Z分数”,勾选“按照个案”。

    转换测量可以将计算出来的结果进行转换,包括绝对值、符号、重新标注,不需要勾选。

    4.分析结果(非相似性)

    6

    图6:分析结果

    在输出日志中查看分析结果,有两个表格,非相似性矩阵中呈现的是每个个案之间的距离参数,由于进行的是非相似性分析,所以参数越小,相似性越大,可以看出,样本2和样本5之间的距离是最小的,所以他们的相关性是最强的。

    5.相似性测量

    7

    图7:相似性测量设置

    如果要对个案之间进行相似性距离测量,请在“测量”下选择“相似性”,方法选择“区间”中的“皮尔逊相关性”,转换值和转换测量的设置与非相似性测量类似,选择“Z分数”和“按照个案”。

    相似性测量的结果是得到一个相似性矩阵,参数值越大,相关性越强。

    三、小结

    今天我们主要介绍了使用IBM SPSS Statistics进行相关性分析的一种方法:距离分析,这种分析方法可以被运用于分析个案或变量之间的距离,从而进一步判断被分析对象的相关程度。

    希望这次的分享可以对大家有所帮助!

    展开全文
  • 就像关公离不开“赤兔”,因子分析如果想“日行千里、如履平地”,也需要赛(sai)跑(pao)神(shen)兽(shou),SPSS。就像每天的买菜-做饭-开吃,SPSS也可以分成三步:准备(数据)-分析(数据)-解读(结果)。一、准备第1步...
    良将辅明主,宝马配英雄。就像关公离不开“赤兔”,因子分析如果想“日行千里、如履平地”,也需要赛(sai)跑(pao)神(shen)兽(shou),SPSS。就像每天的买菜-做饭-开吃,SPSS也可以分成三步:准备(数据)-分析(数据)-解读(结果)。

    一、准备

    第1步:把“全班成绩”复制到SPSS的【 数据视图】,如下图左侧:

    ad27152bf77cb2becd47d7219165c476.png

    5列分别对应所有 五门考试成绩,26行分别代表全班26位同学。还记得学霸A和学渣B吗?就在第1行和第2行。 第2步:在【 变量视图 】的【 标签 】列输入五门考试名称,如上图右侧。

    二、分析

    第3步:选择【 分析】-【 降维】-【 因子】,打开因子分析 主对话框, 将【语文】、【数学】、【英语】、【历史】、【物理】移入右侧的 “变量”区,以便进行分析:

    aaf1c52a64b0772eb62f1e7ad09b95cf.png

    主对话框是“本剧的女主角”,后面我们会“分手”四次,也会“重逢”四次,并最终在她这里say I do(按下【确认】键),因此请你牢牢记住她。四次“ 离合”(第4、5、6、7步)将分别打开和关闭 描述对话框、 提取对话框、 旋转对话框和 因子 得分对话框,如下图:

    e53f936095dd082017d5ca354b4452c9.png

    剧情开始…… 第4步:在 主对话框 单击【描述】,出现 描述对话框 :

    ddab9f85d54bea5c4f8cdc238568bf7d.png

    1. 勾选【单变量描述】,输出观察变量x(每门考试成绩)的均值、标准差和样本量;

    2. 默认【初始解】,输出观察变量x(每门考试成绩)的公因子方差、与观察变量数目相同的公因子(主成分)、各公因子的特征值及其所占总方差的百分比和累计百分比;

    3. 勾选【系数】和【显著性水平】,输出观察变量x(每门考试成绩)的相关系数矩阵及其检验的P值;

    4. 勾选【KMO和Bartlett的球形检验】,将会输出KMO值和Bartlett球形检验的P值;

    5. 点击【继续】返回主对话框。

    第5步:在 主对话框 单击【提取】,出现 提取对话框 :

    34df1606c4e64dc238fedfc972442197.png

    1. “方法”默认【主成分】;

    2. “分析”区默认【相关性矩阵】;

    3. “显示”区默认【未旋转的因子解】,可以同时勾选【碎石图】;

    4. “提取”区默认【基于特征值】且特征值大于【1】;

    5. 点击【继续】返回主对话框。

    第6步:在 主对话框 单击【旋转】,出现 旋转对话框 :

    0ad8ace81cd2ebb0e0811ef7f545442c.png

    1. “方法”区选择【最大方差法】;

    2. “输出”区会自动勾选【旋转后的解】;

    3. 点击【继续】返回主对话框。

    第7步:在 主对话框 单击【得分】,出现 因子 得分对话框 :

    8baa15dbf505f5d654fcd6b4a654c07a.png

    1. 勾选【保存为变量】,将会把提取出的因子得分f值保存为新的变量,自动列在前面的【数据视图】和【变量视图】里;

    2. “方法”区默认【回归】;

    3. 勾选【显示因子得分系数矩阵】;

    4. 点击【继续】返回主对话框。

    最后,深吸一后气,在 主对话框郑重按下【确认】。

    三、解读

    奇迹发生了!!!出来一堆孩子,哦不,一堆表格……

    from描述对话框

    描述统计

    平均值

    标准偏差

    分析个案数

    语文

    77.6154

    20.91521

    26

    数学

    72.6538

    22.31760

    26

    英语

    75.0000

    22.09072

    26

    历史

    80.5000

    21.85452

    26

    物理

    70.5000

    23.88347

    26

    平均值和标准差,我们太熟悉了。如果还有问题,请重温此公众号2017年5月16日文章《数据的“身材”与“三围”》。

    相关性矩阵

    语文

    数学

    英语

    历史

    物理

    相关性

    语文

    1.000

    .275

    .966

    .983

    .221

    数学

    .275

    1.000

    .200

    .215

    .974

    英语

    .966

    .200

    1.000

    .963

    .158

    历史

    .983

    .215

    .963

    1.000

    .162

    物理

    .221

    .974

    .158

    .162

    1.000

    显著性 (单尾)

    语文

    .087

    .000

    .000

    .139

    数学

    .087

    .164

    .146

    .000

    英语

    .000

    .164

    .000

    .221

    历史

    .000

    .146

    .000

    .215

    物理

    .139

    .000

    .221

    .215

    相关系数也很熟悉,如果有问题,请参考2017年9月23日文章《变量关系大揭秘(一)》。此处仅举个例子,从结果可以看出,语文和数学的相关系数是0.275,线性关系比较弱。

    KMO 和巴特利特检验

    KMO 取样适切性量数。

    .681

    巴特利特球形度检验

    近似卡方

    211.896

    自由度

    10

    显著性

    .000

    观察变量(五门考试成绩)是否存在相关性,是我们能否提取公因子(文科能力和理科能力)的前提;


    (1)KMO值用于检验各科成绩之间相关性强弱, 取值在0-1之间,越大越好,当KMO<0.5,一般不宜做因子分析; (2)Bartlett球形检验的P值,也是用于检验五门考试成绩的独立性(不相关),P值 越小越好 ,当P>0.05,一般不宜做因子分析; (3)从输出结果看, 两个指标分别是0.681和0.000,Very Good!

    公因子方差

    初始

    提取

    语文

    1.000

    .988

    数学

    1.000

    .987

    英语

    1.000

    .973

    历史

    1.000

    .984

    物理

    1.000

    .987

    提取方法:主成分分析法。

    公因子方差也叫变量共同,或者公共方差,反映全部公因子能够解释某个观察变量变化的比例,比如对于语文成绩的变化,文科能力和理科能力联合起来可以解释98.8%(好厉害!)。实际操作中,尽量不要低于0.5。

    总方差解释

    成分

    初始特征值

    提取载荷平方和

    旋转载荷平方和

    总计

    方差百分比

    累积 %

    总计

    方差百分比

    累积 %

    总计

    方差百分比

    累积 %

    1

    3.156

    63.124

    63.124

    3.156

    63.124

    63.124

    2.931

    58.630

    58.630

    2

    1.763

    35.255

    98.379

    1.763

    35.255

    98.379

    1.987

    39.749

    98.379

    3

    .043

    .868

    99.247

    4

    .023

    .461

    99.708

    5

    .015

    .292

    100.000

    提取方法:主成分分析法。

    每个公共因子对应一个特征值,特征值能反映这个公因子的重要性,即它“抵得上”几个观察变量。从输出结果看,第一个公因子很厉害,以1当3.156;第二个也不赖,能以1当1.763;第三个公因子就差点劲了,以1当0.043,往后越来越差。我们一般只留下特征值大于1的公因子,此例中留前两个。


    每个公因子对应一个方差百分比,代表这个公因子的贡献,即它单独能解释所有观察变量变化的比重。如果把两个公因子的方差百分比累加起来,就得到累积百分比,能够代表这两个公因子联合起来能解释所有观察变量变化的百分比。此例中,我们看到,前两个公因子的累积百分比高达99.379%。

    from提取对话框

    064eeb225a8d86596f52856dbb061ab7.png竖轴是特征值,横轴是按特征值从大到小排列的公因子。此图可以更形象的反映出特征值的变化,方便我们决定保留到第几个公因子。

    成分矩阵a

    成分

    1

    2

    语文

    .960

    -.259

    数学

    .514

    .850

    英语

    .931

    -.324

    历史

    .940

    -.317

    物理

    .469

    .876

    提取方法:主成分分析法。

    a. 提取了 2 个成分。

    成分矩阵也叫因子载荷矩阵,就是我们关心的系数a。举个例子,从输出结果可知:

    f5c73ebc4a10921e26581bef88da26bb.png

    这两个公因子真是文科能力和理科能力吗?

    根据原始数据(五门成绩x),SPSS其实可以“凑”出无数组a,当然也就有无数组公因子f。上面只是其中一组a,它对应的两个公因子f1和f2,跟我们心目中的文科能力和理科能力,显然还有些距离。 别着急,SPSS还会“整容”——坐标系旋转。保证在你转晕之前,自动给出你最满意的公因子 。

    from旋转对话框

    旋转后的成分矩阵a

    成分

    1

    2

    语文

    .983

    .148

    数学

    .130

    .985

    英语

    .983

    .077

    历史

    .988

    .087

    物理

    .078

    .991

    提取方法:主成分分析法。 

     旋转方法:凯撒正态化最大方差法。

    a. 旋转在 3 次迭代后已收敛。

    看到了吧,这回行了。每门考试x对应的两个因子载荷a(方程系数)都是一大一小。还记得a代表公因子f的重要性吗?这才是文科能力和理科能力啊!翻译出来就是:

    6077427869a6beb4224128e0fcb22998.png

    from因子得分对话框

    成分得分系数矩阵

    成分

    1

    2

    语文

    .337

    -.012

    数学

    -.044

    .507

    英语

    .344

    -.050

    历史

    .345

    -.045

    物理

    -.063

    .515

    提取方法:主成分分析法。 

     旋转方法:凯撒正态化最大方差法。

     组件得分。

    我们(哦不,是SPSS)从观察变量x值出发,历尽千辛万苦,终于求得一套满意的因子载荷a值。但别忘了,还有因子得分f值呢。因此SPSS贴心的给出另外一组系数,方便我们计算f值。上面输出结果可以翻译为:

    c13157c2437e11acae34eb6f78585d42.png根据这个公式,SPSS还附送了每一位同学的文科能力和理科能力得分,并自动放入第1步中的【数据视图】(多了两列分数)和【变量视图】(多了两个变量)。

    最后,需要声明的是,为了剔除量纲影响和计算方便,SPSS处理所有变量的数值都采取了标准化的形式。

    题外话

    讲完了,我也累坏了。要知道,实际操作过程其实特简单,我算了一下,只需要你点25下 鼠标。 惊不惊喜意不意外!
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  • 毕业大半年了,现在还清晰的记得当时毕业论文不会用SPSS的痛苦,每天挣扎把度娘、知乎、知网、优酷、某宝等各大网站都逛了个遍,依然没有找到用SPSS完整的分析一份问卷的流程,几乎都是零零散散的一些知识,又或是几...
  • 1. book.10.1.sav 我选择皮尔逊相关系数,因为从散点图来看生产费用和产量近似可以看做一条直线,而衡量线性相关程度的pearson相关系数=0.920也印证了这一点。 book10.6.sav 2. X=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋮...
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    万次阅读 多人点赞 2020-08-31 20:20:30
    利用SPSS进行person相关分析及散点图绘制 德哥 SCI医学论文和国内核心论文中,我们会经常对两个变量进行相关性比较,使用person相关分析及散点图绘制可以很好的进行表达相关关系,有些时候审稿人也会要求你做...
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    一种现象的发展变化必然受与之相联系的其他现象发展变化的制约和影响。在统计学中,这种依存关系可以分成相关关系和回归函数关系。 (1)相关关系 现象之间存在着非严格、不确定的依存关系。...相关分析是研
  • SPSS相关分析(实例操作版)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-13 10:18:59
    相关分析是对两个变量间的相关程度进行分析。单相关分析所用的指标称为单相关系数,也就是Pearson相关系数或者相关系数。。通常用 ρ 表示总体的相关系数,以 r 表示样本的相关系数。 相关系数的定义: 简单...
  • 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言...
  • 关键词:卡方检验和相关性分析、卡方检验 相关性分析 一、相关分析方法的选择及指标体系 (一)两个连续变量的相关分析 1、Pearson相关系数 最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1到1,绝对值越大,说明相关性...
  • 今天我们就使用IBM SPSS Statistic软件,来讲讲斯皮尔曼相关性分析法的假设检验和使用方式。 一、单调性检测 上面我们提到了斯皮尔曼相关性分析和皮尔逊相关性分析使用的范围是不同的,其中,斯皮尔曼相关性分析...
  • 任何事物和人都不是以个体存在的,它们都被复杂的关系链所围绕着,... 下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下:居民总储蓄 和 “居民总消费”情况是否具备相关性,如果具备相关性,那相关关系的密切程度为...
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    万次阅读 多人点赞 2016-09-12 22:06:09
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  • SPSS(五)SPSS之相关分析与线性回归模型(图文+数据集) 在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析与回归有着密切的联系 相关分析 任意多个变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个...
  • 在IBM SPSS Statistics中我们可以使用皮尔逊检测法来做相关性分析。 皮尔逊相关性分析要求变量类型为连续数值型变量,在问卷研究中,数据一般被视为连续数值型变量。因此,皮尔逊相关性分析是量表分析中最常用的...
  • 四 数据清洗与分析 1.增加类型节点—查看各字段信息 2.增加标志节点—显示T/F,便于查看每行记录 3.分类—增加网络图–探索各字段同时产生关联次数的大小 4.角色设定—类型 五 建模运行—模型运行结果 六 得出...
  • 若以上两个原因都无法解决,就利用函数来完成相关性分析(新建syntax(语法)) 文件-新建-语法 在语法编辑器里输入以下代码 (主要就是先找SPSS文件,然后找Samples文件中的English文件,有一个典型相关性的sps文件...

空空如也

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