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  • spss相关分析

    2012-07-16 09:36:44
    spss相关分析,相关分析的详细ppt,包含spss中操作步骤。
  • spss 相关分析

    2011-11-06 18:16:11
    如何利用spss进行相关分析,相关关系的基本定义,二元变量的相关分析过程
  • 问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-26 21:27:52
    问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson) 一般相关性检验会用到两种系数:皮尔逊和斯皮尔曼。 这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量,而斯皮尔曼研究的是有序变量,例如大一、大二、大三这些中间...

    问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson)

    一般相关性检验会用到两种系数:皮尔逊和斯皮尔曼。
    这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量,而斯皮尔曼研究的是有序变量,例如大一、大二、大三这些中间无法细分的数据。

    M:均值,SD:标准差

    实例:比如下图这个模型,我们对所有的因子做相关分析同时生产相关系数矩阵。
    在这里插入图片描述
    我们在SPSS中导入excel数据。因为每一个因子包含很多题项,因此我们要对题项做个降维处理,把一个因子的题项变成一个变量。步骤如下:

    1. 在转换-计算变量
    2. 给维度取名并取题项的平均值。在这里插入图片描述
    3. 以此类推,将所有题项都降维。

    之后就可以开始进行双变量的相关分析,步骤如下:

    1. 打开分析-相关-双变量
      在这里插入图片描述
    2. 我们把降维后的数据放入变量,默认选择皮尔逊双尾检验在这里插入图片描述
    3. 我们把得出的矩阵复制到word里,并删除掉显著性和个案数这两行。
      在这里插入图片描述
    4. 同时,我们把每行1右边的数据删除,因为是对称的关系。
      在这里插入图片描述5. 最后得到的相关性矩阵如下:
      在这里插入图片描述

    友情提醒:在数据分析之前一定要先确定好你是做的路径分析还是回归分析,如果是回归分析那么相关性分析是一定要做的;而如果是相关根本不必要去做相关分析。

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  • PAGE PAGE 12 相关分析 一两个变量的相关分析Bivariate 1相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量通常用r表示 = 1 \* GB3 相关系数的取值范围...
  • SPSS统计分析:相关分析具体操作步骤,使用spss中文版。
  • 介绍了SPSS回归和相关的概念以及具体做二者分析的方法和步骤,给出了不同例子以供参考。
  • 什么是相关分析相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析,探究变量间关系及性质,能够简单有效说明两变量间存在什么关系,这些关系的常见描述语句有:线性相关、正相关、负相关等。其结果在于指导下一步采取何种...

    什么是相关分析?

    相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析,探究变量间关系及性质,能够简单有效说明两变量间存在什么关系,这些关系的常见描述语句有:线性相关、正相关、负相关等。其结果在于指导下一步采取何种方法,是数据挖掘之前的基础工作;

    相关关系的分类

    相关关系从不同的角度有不同的分类方式。首先是按照相关关系强度划分:完全相关,弱相关和不相关。也能按照相关关系的方向分类:正相关和负相关。以上两种是最常用的分类方式。除此之外,还有两种分类方式,需要重点介绍。

    • 按照相关关系形态划分,可以分为线性相关非线性相关。在直角坐标系里,两个变量的观测值的分布大致在一条直线上,那么这两个变量之间的相关关系是线性关系;如果在直角指标系内,两个变量的观测值分布是一条曲线,那么它们之间的相关关系是非线性相关。
    • 按照变量的个数划分,可以分为单相关复相关偏相关单相关是两个变量之间的关系,这两个变量一个是因变量,一个是自变量。两个变量的相关关系分析也被称为二元变量相关分析。复相关是指三个或三个以上的变量之间的关系,即一个因变量对两个或两个以上自变量的相关关系。偏相关综合了单相关和复相关的特点,当一个变量与多个变量相关,但是只关心其中一个因变量与自变量的关系,需要屏蔽其他因变量对自变量的影响,这样的相关关系就叫做偏相关。

    相关系数

    要想更精确地描述变量间的相关关系,就要计算相关关系的相关系数。计算相关系数一般需要大样本,样本容量最好大于30个,这样才能比较准确反映两个变量间的关系。相关系数r的取值一般介于-1~+1之间。

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    下面我们首先介绍双变量相关分析

    双变量相关分析的步骤

    67e326b2e7d5b8549305e217a119113c.png

    问题描述:下面以腰围、体重、脂肪比重为例,来说明应该怎样进行相关分析。

    第1步:绘制散点图

    在SPSS中,绘制散点图非常简单。操作步骤如下:

    1)点击图形图表构建程序。

    2)在库中选择散点图,双击简单散点图。

    3)分别将腰围和体重,拖入X轴和Y轴,确定即可。

    4aebc1bfb17a3aa26a7b79c0933eb9d6.png

    e69130367cfa6cc5bc9469848c1bc621.png
    观察散点图,可知:腰围与体重应该是存在线性相关性的,或者说,腰围对体重是有影响的。不过,这相关程度(或影响程度)有多大,则需要进一步计算相关系数来度量。

    第2步:选择系数公式

    因为,Pearson相关系数要求变量服从正态分布,所以在计算相关系数之前,需要先确定两变量是否都服从正态分布,或者近似正态分布。

    如果采用其它相关系数,则可以省略正态性检验。在SPSS中,判断两变量是否服从正态分布操作步骤如下:

    1)点击分析描述统计-探索,进入探索界面。

    2)将待判断的变量选入因变量列表。

    3)打开绘制界面,选中带检验的正态图,确定。

    7af852146fe6f741d400198ba1f5fab6.png

    确定后得到如下的正态性检验结果:

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    在SPSS中,采用的是K-S检验以及Shapiro-Wilk检验的结果。当Sig>0.05时,表明该变量服从正态分布,否则为非正态分布。如表所示,显然腰围和体重两个变量都是服从正态分布的,所以可以采用Pearson相关系数。

    第3步:计算相关系数

    在SPSS中,计算相关系数的操作步骤如下:

    1)打开数据文档,点击分析-相关-双变量,进入相关分析界面。

    2)将要判断的几个变量全部选入变量列表,确定,即可得到相关系数矩阵。

    f03b4f9da02e73deaf331199b928c832.png

    【相关系数】选项

    Pearson积差相关 ,计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析。应用最最多的一种分析方法,要求数据服从正态分布或近似正态分布;这是参数检验的方法;

    使用条件:

    • 两个变量都是由测量获得的连续型数据,即等距或等比数据。
    • 两个变量的总体都呈正态分布或接近正态分布,至少是单峰对称分布,当然样本并不一定要正态。
    • 必须是成对的数据,并且每对数据之间是相互独立的。
    • 两个变量之间呈线性关系,一般用描绘散点图的方式来观察。

    Kendall等级相关,用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,绝对值越大相关性越强,正负号表示相关的方向。此检验适合于正方形表格;

    Spearman等级相关,计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料或不满足正态分布假设的等间隔数据,属于非参数统计方法,适用范围要广些。

    【显著性检验】选项

    双侧检验:侧检验只关心两个总体参数之间是否有差异,而不关心谁大谁小。

    单侧检验:单侧检验则强调差异的方向性,即关心研究对象是高于还是低于某一总体水平。

    【标记显著性相关】选项:用*号来表示显著型,一颗表示有显著性,两颗代表p值小于0.01,就认为极其显著。原假设H0:两变量不存线性相关

    输出结果:

    9261a45387705b4cc908353a6b11033a.png
    相关系数矩阵是对称矩阵,而且对角线上的相关系数全为1(即变量自身的相关系数为1)。从上表中可知,腰围和体重的相关系数r=0.853,存在强相关;脂肪比重和体重的相关系数r=0.697,存在中度相关。

    第4步:显著性检验

    在相关系数矩阵中,查看显著性一行,腰围和体重对应的概率P=0.000(因精度的原因,看起来概率为0),显然P<0.05,即根据显著性检验,也可知腰围和体重、脂肪比重和体重,都存在显著的线性相关关系。

    第5步:进行业务判断

    根据前面的相关分析,可得到数据分析结论:

    1、根据显著性判断,可知腰围与体重、脂肪比重与体重,都存在显著线性相关性。

    2、根据相关系数,可知腰围与体重存在强相关,脂肪比重与体重存在中度相关。

    然后,再从业务上对分析结果进行解读,并给出相应的业务策略或建议:

    1、业务解读:腰围对体重的影响很大,脂肪比重对体重的影响较大。

    2、业务建议:要减轻体重,最好先减小腰围,少吃脂肪类食物

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  • 辩证法中强调联系是普遍的,而如何判断两个变量之间是否存在联系呢,又...变量数量对相关的影响提及相关分析,我们一般会想到两个变量之间的相关分析,实际上对于任何多个变量,任何类型的变量,都可以进行相关关...

    辩证法中强调联系是普遍的,而如何判断两个变量之间是否存在联系呢,又如何衡量这种联系的程度呢?这就需要进行相关分析了。

    什么是相关分析?

    相关分析是测量变量之间是否存在相关程度的统计方法。我们通过相关分析可以确定是否存在相关关系,及相关关系的程度(通过相关系数表示)。

    变量数量对相关的影响

    提及相关分析,我们一般会想到两个变量之间的相关分析,实际上对于任何多个变量,任何类型的变量,都可以进行相关关系的考察。只不过使用的统计方法存在差别。

    其中包括:

    • 研究一个变量和另一个变量之间的相关关系
    • 研究一个变量和多个变量之间的相关关系
    • 研究两个变量群之间的相关关系
    • 研究多个变量群之间的相关关系

    在此,我们仅讨论两个变量之间的相关关系情况,其他的内容我们接下来逐步讲解。

    相关关系的类型

    我们确定了研究相关关系的变量个数之后,还需要确定研究的两个变量的测度类型和相关关系的形式。测度类型我们之前已经有了了解,接下来我们探讨什么是相关关系的类型。

    我们根据变量间的函数关系,把相关关系划分为两大类:

    • 线性相关:两变量在表达式上呈现(直线)线性方程的形式。
    • 非线性相关:两个变量存在的线性趋势为曲线形式。

    相关关系的方向

    我们根据两个变量相关关系的方向,即同向还是反向,可以把相关关系分为以下:

    正相关与负相关:如果 A 变量增加时 B 变量也增加,则称为正相关,如 A 变量增加时 B 变量减小,则称为负相关。

    相关关系的强弱

    如果两个变量存在相关关系,那么接下来我们就需要衡量两个变量相关关系的程度,我们一般使用相关系数来衡量相关的程度。

    两变量的相关程度达到了可以通过精确函数表达的程度,当得知 A 变量取值时,就可以准确推算出 B 变量的取值时,我们之为完全相关。完全相关又分为完全正相关和完全负相关两种。

    今天,我们只讨论两个变量之间的相关关系的情况。根据两个变量的类型,我们可以使用不同的相关分析统计方法。

    两个连续变量的线性相关关系:Pearson 相关系数

    两个定序变量的相关关系(或不满足正态分布假设的等间隔数据):Spearman相关系数、Kendall’s tau-b相关系数

    我们使用最为广泛的相关系数是 Pearson相关系数,因此今天也就着重讲解Pearson相关分析。

    Pearson 相关系数是定量的描述线性相关程度的指标。

    什么情况下使用 Pearson 相关分析?

    任何一种统计方法都是有适用条件的,对统计方法运用得好坏和正确不在于是否能写出公式或能否计算出结果,而在于针对数据特征懂得运用正确的统计方法。只有在以下情况中,才能使用 Pearson 相关分析:

    变量:两个定距变量,且两个变量呈正态分布;

    相关类型:确定是否存在线性关系及衡量其程度

    同时,样本中存在的极端值对Person相关系数的计算影响极大,因此要慎重考虑和处理,必要时可以对其进行剔除,或者进行变量变换,以避免由一两个数值导致出现错误的结论。需要注意的是,有的时候在分别观察每个变量时极端值并不明显,但是联合观察两个变量时就会凸显出来。因此还需要满足:

    确保样本中不存在极值(可以通过数据预处理去掉极值)

    案例

    研究问题与数据

    中国消费者信心调研(CCSS)是一项针对中国地区的消费者对当前经济发展形势表现出的信心程度及其变动的一项调查,在此CCSS 案例的调查结果作为分析数据[^1]。我们通过统计分析,考察年龄与信心指数是否存在相关关系。

    SPSS 操作

    我们打开 SPSS,导入数据后进行操作:【分析】【相关】【双变量】,将需要分析的变量选入“变量”栏目中,相关系数选择 Person(皮尔逊),其他保持默认。

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    相关分析

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    相关分析

    分析结果解读

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    相关分析结果

    图中给出的就是相关分析的结果,我们分析了两个变量,因此结果为 2*2 的矩阵。每个单元分为三行,分别是相关系数、P 值和样本数。

    要读懂相关分析,我们分为以下两个步骤:

    1. 观察“显著性(双尾)”,是否小于 0.05,若小于0.05,则在 0.05 显著性水平下,相关性显著;若小于 0.01,则在 0.01 显著性水平下,相关性显著;否则相关不显著,即可认为不相关。

    这一步实际上是相关系数的检验。

    SPSS 进行相关性分析的时候,第一步是根据样本数据计算出相关系数,第二步是对计算出的相关系数进行检验,以确定其不是从一个数值为 0 的相关系数的总体中抽出的(避免计算出的数值是由于抽样误差所导致的),检验后得到 p 值,再将 p 值和临界值比较,判断相关是否显著。

    1. 在相关性显著的前提下,观察 Person(皮尔逊)相关系数的大小,确定相关程度。

    根据相关系数的绝对值大小,确定相关程度:

    0.1-0.3为弱相关

    0.3-0.5为中等相关

    0.5-1.0为强相关

    结果撰写

    本研究采用 Pearson 相关分析研究消费者年龄与信心指数的相关性,结果发现两变量呈现线性相关关系,Pearson 相关系数为-0.219.

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    消费者年龄与信心指数的相关分析

    论文案例

    我们选取如下论文作为案例进行说明:

    王广新,王悦.支持智慧学习的语境化叙事游戏开发与学习效果验证[J].中国远程教育,2019(10):20-28+92-93.

    文章为了研究智慧学习的语境化叙事游戏对学习效果是否有促进作用,对游戏叙事体验与发游戏化发现式学习效果进行了相关性分析,并给出了相关系数及假设检验结果,从中可以了解到各个研究变量之间的相关关系。

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    游戏叙事体验与发游戏化发现式学习效果的相关性分析

    [^1]: 案例数据选自张文彤:SPSS 统计分析基础教程(第 2 版)

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  • (1)我认为专家的分数之间没有因果关系,应该是用相关分析看r,而不是看回归分析里的R2. (2)后两个我查了半天才明白是方差分析里的,但是我用了之后,SPSS提示我“警告将不执行 Person1 的事后检验,因为至少有...
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  • 4、相关分析:衡量事物之间,或称变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析。 5、相关分析的方法:散点图、计算相关系数 6、如果相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体...

    一.相关分析的基本概念

    1、变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型,即函数关系和统计关系。
    2、函数关系:是一一对应的确定性关系
    3、统计关系:一个变量的值不能由另一个变量的值唯一确定
    4、相关分析:衡量事物之间,或称变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析。
    5、相关分析的方法:散点图、计算相关系数
    6、如果相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体相关系数,记为p;如果是根据样本数据计算而来的,则称为样本相关系数,记为r。
    7、(0,1]:表示变量间存在正相关关系,即两个变量的相随变动方向相同;
    【-1,0):表示变量间存在负相关关系,即两个变量的相随变动方向相反;
    |r|为1时,二者为函数关系
    |r|>=0.8,视为高度相关
    0.5< |r|<0.8,视为中度相关
    |r|<0.3,可视为不相关
    在一般情况下,总体相关系数P时未知的,往往是用样本相关系数r作为总体相关系数P的估计值。

    二.二元定距变量的相关分析

    1、二元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数,对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进行分析。根据所研究的变量类型不同,又可以分为二元定距变量的相关分析和二元定序变量的相关分析。
    2、在二元变量的相关分析过程中比较常用的相关系数为:Pearson简单相关系数,Spearman和Kendall‘s tua-b等级相关系数。
    3、定义:二元定距变量的相关分析是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数、对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。
    (定距变量又称间隔(interval)变量,它的取值之间可以比较大小,可以用加减计算出差异的大小,例如,年龄、收入、成绩等)
    4、pearson简单相关系数
    在这里插入图片描述

    三.二元定序变量的相关分析

    1、 定序变量又称为有序(ordinal)变量、顺序变量,它取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系。
    例如:“最高学历”变量的取值是:
    1-小学及以下
    2-初中
    3-高中
    4-大学专科。。。。。
    由小到大的取值代表学历的高低

    四.偏相关分析

    1·、偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程。

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  • 实验9-SPSS相关分析-超市销售数据

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  • SPSS典型相关分析

    2013-08-24 08:55:41
    学习SPSS典型相关分析的好教程,利用spss进行典型相关分析
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