SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤Prepared on 21 November 2021SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题:对某地29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),运用相关分析法来 分析其身高与体重是否相关。实验目的:任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析,计算29名13岁男童的身高(cm)、体重 (kg),以判断两个变量之间相互关系的密切程度。实验变量:编号Number,身高height (cm),体重weight (kg)原始数据:实验方法:Numberheightweight13223034643453763674283193310371150122813411432皮尔逊相关分析法154716471741184319452038213222342340243925382636273528402932软件:操作过程与结果分析:第一步:导入Excel数据文件?1.open data documentopen dataopen;2. Opening excel data sourceOK.第二步:分析身高(cm)与体重(kg)是否具有相关性1. 在最上面菜单里面选中Analyzecorrelatebivariate?,首先使用 Pearson, two-tailed,勾选 flag significant correlations 进入如下界面:2. 点击右侧 options,勾选 Statistics,默认 Missing Values,点击 Continue输出结果:MeanStd DeviationN身高(cm)29体重(kg)29Descriptive Statistics图为基本的描述性统计量的输出表格,其中身高的均值(mean )为、标准差(st andard deviation)为、样本容量(number of cases )为 29 ;体重的均值为、标准差为、样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不 显着。Correlations身高(cm)体重(kg)身高(cm)Pearson CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares and CrossproductsCovarianceN129.719*.00029体重(kg)Pearson CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares and CrossproductsCovarianceN.719*.00029129*. Correlation is significant at the level (2-tailed).图为相关分析结果表,从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为,即|r|二,表示体重与身 高呈正相关关系,且两变量是显着相关的。另外,两者之间不相关的双侧 检验值为,图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为以下,认为标 记的相关系数是显着的,验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结 论:学生的体重与身高存在显着的正相关性,当体重越高时,身高也越 高。第三步:画散点图:选中GraphsLegacy DialogsScatter/dotSimple scatterdefine.得到散点图,如下图: