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1.如何用spss做相关性分析？？要求详细步骤！

　　偏相关
从菜单中选择：
分析
相关
偏相关...
选择两个或更多要为之计算偏相关的数值变量。
E 选择一个或多个数值控制变量。
还可以使用以下选项：
?? 显著性检验。您可以选择双尾概率或单尾概率。如果预先已知关联的方向，请选
择单尾。否则，请选择双尾。
?? 显示实际显著性水平。缺省情况下，将显示每个相关系数的概率和自由度。如果
取消选择此项，则使用单个星号标识显著性水平为0.05 的系数，使用两个星号
标识显著性水平为0.01 的系数，而不显示自由度。此设置同时影响偏相关矩阵
和零阶相关矩阵。
偏相关：选项
“偏相关性: 选项”对话框
统计量。可以选择以下方式中的一个或两个都选：
?? 均值和标准差。为每个变量显示。还显示具有非缺失值的个案数。
?? 零阶相关系数。显示所有变量（包括控制变量）之间简单相关的矩阵。
缺失值。您可以选择以下选项之一：
?? 按列表排除个案。将从所有计算中排除其任何变量（包括控制变量）具有缺失值
的个案。
?? 按对排除个案。对于偏相关所基于的零阶相关的计算，不使用其一对变量或其中一个
变量具有缺失值的个案。按对删除可以充分使用数据。但是，个案数可能随系数的
不同而不同。如果按对删除有效，则某个特定的偏相关系数的自由度是基于在任何
零阶相关计算中使用的最小个案数。

2.如何用spss做相关性分析

　　原发布者:SPSSAU
相关分析定义相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系，才有可能有回归关系。分析过程相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系。1.在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况2.首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)3.接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)4.最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示关系紧密);相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，默认使用Pearson相关系数。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。三个相关系数的区别如下表格：如果多个量表题表示一个维度，可使用“生成变量”的平均值功能。将多个量表题合并成一个整体维度。分析结果格式1（当仅放入一个框中时）：*p<0.05**p<0.01格式2（两个框均放置项时）：*p<0.05**p<0.01*备注：通常情况下会使用格式1，如果希望格式2，则右侧两个框中均需要放置分析项。单从相关分析方法角度看，其并不区分X和Y，但从实际意义上看，通常是研究X和Y的相关关系。相关分析案例1背景研究“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”分别与“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”之间的关系情况，此句话中明显的可以看出“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项为X；而“淘宝商家满意度”，“淘宝忠

3.怎么用SPSS分析相关性啊？

　　在
Analyze 下拉菜单的Correlate 命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是
Bivariate Partial 和Distance 对应于相关分析偏相关分析和距离分析
1 Bivariate 计算指定的两个变量间的相关系数可以选择Pearson 相关(积差相关)
Spearman 等级相关和Kendall 相关(这三种不同的相关计算相关系数的公式不同有兴趣的
读者可查阅统计学方面的书籍) 同时对相关系数进行假设检验可选择进行单尾或双尾检
验给出相关系数为0 的概率当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始
数据是用等级表示时宜用Spearman 或Kendall 相关
2 Partial 计算两个变量间再控制了其他变量影响下的相关系数即偏相关系数可以
进行单尾或双尾检验检验的假设是偏相关系数为0 然后给出偏相关系数为0 的概率
还可以计算其他描述统计量
3 Distance 对变量或观测值进行相似性或不相似性测度因此分析的变量可以是连
续变量表频数分布的变量某些测度还可以适用于二值变量可以对原始数据和计算出
的距离数据进行标准化

4.如何使用SPSS做相关性分析

　　相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用spss统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。 方法步骤 选取在理论上有一定关系的两个变量,如用x,y表示,数据输入到spss中。 从总体上来看,x和y的趋势有一定的一致性。 为了解决相似性强弱用spss进行分析,从分析-相关-双变量。 打开双变量相关对话框,将x和y选中导入到变量窗口。 然后相关系数选择pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。 点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到x和y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

5.怎么用spss软件做相关性分析

　　相关性分析前，务必先做个散点图，以初步判断两变量是否存在相关趋势，该趋势是否为直线，以及数据中是否存在异常点。SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单中的Correlate子菜单中。该子菜单中存在3个过程。其中Bivariate过程用的最多（分析两变量间的线性相关分析），它是用于分析两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。
我用张文彤教材上给的例子实践了一下，简单的相关性分析还是很容易操作的。大致描述一下过程就是，录入数据——画散点图（Graphs菜单里找scatter，不同版本软件会有所不同，根据你的数据选择X变量、Y变量，点ok就可以画了）——相关性分析（Statistics菜单中Correlate子菜单中的Bivariate过程，选择你要分析的变量到Variables框里，下面的复选框内容根据需要选择，点ok就可以了）——结果分析，Spss相关分析会以矩阵形式给出。
上面说的是最简单最基本的过程，如果你的数据比较复杂，可能还要对数据进行处理使其可以用线性相关性分析，或者用别的方法分析。建议自己找教程看，这样才可以根据自己的数据对症下药。

6.如何利用spss进行相关性分析

　　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-product 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。

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