spss pearson相关性 SPSS Pearson 相关性分析

SPSS Pearson 相关性分析――简介

世间万物都是存在相关联系的,我们在医学上以及社会学上都常常需要对两个变量进行相关性分析。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 相关分析,如果两个变量都是连续性的变量,则Pearson 分析方法更加适合

SPSS Pearson 相关性分析――工具/原料

spss软件

连续性的两个变量

SPSS Pearson 相关性分析――方法/步骤

SPSS Pearson 相关性分析 1、

打开SPSS软件;点击“开始”按钮,双击“SPSS ”软件。

导入数据:点击左上角“文件”-----“打开”-----“数据”,并选择你的数据

如果为spss数据可以直接导入,若为excel 格式,需要在“文件类型”框中选择“excel格式”


SPSS Pearson 相关性分析 2、

开始做数据分析:

在工具栏处,点击:

“分析”----”相关”----“双变量”,如下图所示,则开始进行变量的选择


SPSS Pearson 相关性分析 3、

如图,需要先确定要分析的变量,首先将两个变量放入“变量”框中。

此时,需要注意,要分析哪几个变量就只能选择那几个变量,而不能将所有的变量选入,

而且,这里是双变量分析,因此,最多可以选择两个变量


SPSS Pearson 相关性分析 4、

然后,选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。

因为,这里的两个变量为连续性的变量,因此采用pearson 相关分析;

若为两个分类变量,或者一个分类变量一个连续性的变量,则可以用Spearman 相关分析


SPSS Pearson 相关性分析 5、

选择好变量之后,如果需要对数据进行一定的描述,或者查看,可以打开右上角的按钮,即选择“选项”,如下图所示

SPSS Pearson 相关性分析_相关性


SPSS Pearson 相关性分析 6、

大部分分析需要对原始数据进行统计描述,即如果需要进行描述性分析,可以选择均值和标准差,如上图所示的mean (均值)和 sd (标准差),分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述,并点击“确定按钮”


SPSS Pearson 相关性分析 7、

如果需要对数据进行模拟分析,则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析,打开后如下图所示。

其中样本数为需要模拟的总共的次数,可以自己定义;后面的种子数,是开始模拟随机数字的起始种子数,同样可以自行定义。其中的置信区间为CI, 即结果的可信区间


SPSS Pearson 相关性分析 8、

单击确定后,再output窗口中可以看到:结果如下所示。

结果给出两个分析,一个是描述性分析,为以下的第二个图,和pearson 相关分析结果为第一个图。

SPSS Pearson 相关性分析_相关性


SPSS Pearson 相关性分析 9、

一般结果,应该先描述第二个图的表格含义,

其中mean表示均值,为两个连续性变量的均数;第二个值为Std. Deviation 表示标准差,即原始数据的标准差

spss pearson相关性 SPSS Pearson 相关性分析

SPSS Pearson 相关性分析 10、

第一个图为pearson correlations表格为相关系数表

其中pearson correlation 为相关系数

sig 为P 值(<0.05为有显著性意义)

N 为样本量

  

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