怎么用SPSS分析相关性啊？

Question

如题所述

Answer 1

step1：建立数据文件 file——new——data；
定义变量 选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。

Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）

左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。

（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：
Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量
Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知
（2）Test of significance选项
Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%
首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options

statistics为统计量，包括均值和标准差 叉积离方差和协方差
missing values 选择默认
点击continue——ok
输出结果（下图）

相关系数为0.975，显著性p=0.000<0.01,有统计学意义
选用Kendall 肯德尔，结果如下：

选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：

画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

Answer 2

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追问

多谢了，不过，请问统计出来的数据怎么看啊？

追答

相关数据Correlations（以Pearson 相关系数为例）：
Pearson Correlation项显示的是变量间的相关程度，变量自身的相关度自然是1了，变量之间的相关系数你凭感觉，数字越大，越接近1，相关度越高，同时显著相关的数据会在右上角打上星号（注意这点很容易判断是否相关了，这点是万能解答，牢记）。
Sig.(2-tailed)一项根据显著性概率检验两个变量是否为0的假设，若该数据0.05，则应接受总体中这两个变量的相关系数为零的假设。

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