spss对数据进行相关性分析实验报告
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1、管理统计实验报告实验一一 . 实验目的掌握用 spss 软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。二 . 实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时， 另一个变量如何变化， 此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。 P 值是针对原假设 H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为， 你只需要拿 p 值和进行比较： 如果 p 值小于，就拒绝原假设 H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于；如果大于，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R 值，r 越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而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，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容掌握使用 spss 软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。(1) 检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a. 打开 spss 软件，输入“回归人均食品支出”数据。b. 在
2、spssd 的菜单栏中选择点击AnalyzecorrelateBivariate，弹出一个对话窗口。C. 在对话窗口中点击ok, 系统输出结果，如下表。从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为， t 检验的显著性概率为 ，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为， t 检验的显著性概率为 ，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。(2) 研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。读入数据后：A. 点击 Analyzecorrelatepartial,系统弹出一个对话窗口。B. 点击 OK，系统输出结果，如下表。从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为，显著性概率p=，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且 , 接受零假设，即这组数据服从标准正态分布。 Test2 是检验这组数据是否服从均匀分布， 从表中可看出 T 检验的显著性概率为, 拒绝零假设，即这组数据不服从均匀分布。 Test3 是检验这组数据是否服从指数分布，从表中可看出 T 检验的显著性概率为 , 拒绝零假设，即这组数据不服从指数分布。 Test4 是检验这组数据是否服从泊松分布，从表中可看出 T 检验的显著性概率为 , 拒绝零假设，即这组数据不服从泊松分布。三、实验总结k-s 检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较， 若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。
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