相关性分析spss

曲谱自学网今天精心准备的是《相关性分析spss》，下面是详解！

怎样用spss分析这两组数据的相关性

朋友，你这个数据可采用pearson相关分析就可以，spss的步骤如下：
1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...，则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框
2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内，同时勾选Pearson选项（见下图）

3、点击OK即可，出现如下结果

扩展

这分析出来，有没有意义？是怎样看的？

补充

比如，上面那个概率P值=0.077＞0.05，就可以认为情感温暖与T1之间不存在显著相关性，请吧

怎样用spss分析这两组数据的相关性？

用spss分析两组数据的相关性步骤如下：

1、第一步，电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。依次点击【文件】-【打开】-【数据】。

2、第二步，选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。

3、第三步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。

4、第四步，然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。

5、第五步，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。

这样就完成了用spss分析两组数据的相关性。

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。

spss相关性分析 相关性

相关性X1X2X3X4X5X6X7X8X1Pearson相关性1-.022-.447.999**.999**.982**.994**.975**显著性（双侧）.972.451.000.000.003.001.005N55555555X2Pearson相关性-.0221.261-.059-.025-.179-...

相关性
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
X1 Pearson 相关性 1 -.022 -.447 .999** .999** .982** .994** .975**
显著性（双侧） .972 .451 .000 .000 .003 .001 .005
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X2 Pearson 相关性 -.022 1 .261 -.059 -.025 -.179 -.117 -.206
显著性（双侧） .972 .671 .925 .969 .773 .852 .740
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X3 Pearson 相关性 -.447 .261 1 -.481 -.415 -.405 -.448 -.469
显著性（双侧） .451 .671 .413 .488 .499 .450 .426
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X4 Pearson 相关性 .999** -.059 -.481 1 .997** .982** .994** .977**
显著性（双侧） .000 .925 .413 .000 .003 .001 .004
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X5 Pearson 相关性 .999** -.025 -.415 .997** 1 .985** .994** .975**
显著性（双侧） .000 .969 .488 .000 .002 .001 .005
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X6 Pearson 相关性 .982** -.179 -.405 .982** .985** 1 .996** .995**
显著性（双侧） .003 .773 .499 .003 .002 .000 .000
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X7 Pearson 相关性 .994** -.117 -.448 .994** .994** .996** 1 .994**
显著性（双侧） .001 .852 .450 .001 .001 .000 .001
N 5 5 5 5 5 5 5 5
X8 Pearson 相关性 .975** -.206 -.469 .977** .975** .995** .994** 1
显著性（双侧） .005 .740 .426 .004 .005 .000 .001
N 5 5 5 5 5 5 5 5
**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
求结果分析 展开

一般直接看相关系数和显著性双侧。你这个一列一列的看要方便些，比如第一列，表示为x1和其他各变量之间的相关性，x1和x2的相关系数为-.022，显著性双侧为0.972，说明这两个变量间无相关性，依次类推。只要是显著性<0.05即可说明两变量具有相关性，而相关性的大小取决于相关系数，相关系数越接近1，相关性越好。看了一下你的x1和x4-x8的相关系数都在0.9以上了。是非常好的。

请问spss相关分析结果怎么看？

spss 的相关表格每个单元格有三行数据，一个是pearson相关系数值，它代表了相关系数的大小，一个是样本容量，代表你这组数据有多少被试，最后一个是显著性检验结果，即sig（双侧），它可以用来说明你所得到的相关分析结果有没有统计学意义，通常sig<0.05即认为显著，有统计学意义（有统计学意义或者说显著的意思是说这种相关性可以分辨出来，不表示相关的大小，就好像用显微镜可以看到细胞并不能说明细胞很大），如果不显著，即便相关系数很大，也不能说明该相关有意义，相关性有可能是抽样误差所致，但这个时候你可以考虑增大样本容量后再分析看看。相关系数值后面的星号也反映了显著性，一个*表明0.05水平显著，**代表0.01水平显著

更多扩展补充

扩展

哦，也就是说我的图片里面没有几个是有统计学意义的了，对么？

补充

有一个是显著的，其他的都不显著，而且相关系数小，说明效应值本来就不大。可能实际意义确实不大

扩展

大神，那这张图呢？

补充

刚才判断的依据已经说过了，你看里面有星号的就是显著的，即有统计学意义的，其他的就是不显著的。

spss相关性分析结果看不懂，帮忙解释下~谢了

我做的是学习成绩和学习策略相关性分析。这是一类成绩学生的分析。怎么才能看出那些呈显著相关？麻烦了点击图片可见大图R统计量的值在哪里？那是什么？负相关代表什么？...

我做的是学习成绩和学习策略相关性分析。这是一类成绩学生的分析。怎么才能看出那些呈显著相关？麻烦了
点击图片可见大图
R统计量的值在哪里？那是什么？
负相关代表什么？

在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation）

r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。

|r|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关；
|r|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关；
|r|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。
小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。

上面说了啊~表格里的pearson correlation，就是R值
表格里黄色加重的几个r值，是呈现显著相关的。
简单来说，
正相关是一个变量变大，另一个变量也变大
负相关就是一个变量变大，另一个变量变小

用SPSS相关性分析后的结果怎么看？

Correlations平均每日转发数相关微博搜索量平均每日转发数PearsonCorrelation1.905**Sig.(2-tailed).001N99相关微博搜索量PearsonCorrelation.905**1Sig.(2-tailed).001N99**.Correla...

Correlations

平均每日转发数
相关微博搜索量
平均每日转发数
Pearson Correlation
1
.905**
Sig. (2-tailed)

.001
N
9
9
相关微博搜索量
Pearson Correlation
.905**
1
Sig. (2-tailed)
.001

N
9
9
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

怎样描述这个结果？ 展开

首先看显著性水平 小于0.01 说明拒绝原假设 二者存在显著相关
然后需要用四句话来描述：
1. 平均每日转发数与相关微博搜索量存在相关性
2.相关系数r=0.905
3.平均每日转发数与相关微博搜索量存在高度正相关
4.平均每日转发数和相关微博搜索量进行相互预测能消减（r的平方）81.9%的误差比例

用SPSS进行的相关性分析，不太懂，麻烦给详细说明...

首先你要知道怎么选择这两个方法
如果都满足正态性就选择第二个pearson相关系数，否则第一个
其次看sig小于0.05说明相关系数有统计学意义，小于0.4弱相关
0.4-0.7中等相关，大于0.7强相关。所以你数学成绩和思维是存在中等正相关

怎样用SPSS对两个量表之间的数据进行相关分析？

有两份问卷《人际信任量表》和《社会支持评定量表》，怎样用SPSS分析两个量表之间的相关性，这两个量表的数据是分别输入在两个文件中还是输在一起？具体该怎么操作？...

有两份问卷《人际信任量表》和《社会支持评定量表》，怎样用SPSS分析两个量表之间的相关性，这两个量表的数据是分别输入在两个文件中还是输在一起？具体该怎么操作？

1、例题如下如何描述两连续变量之间的关系。

2、线性相关系数的计算

3、相关系数的统计推断（t检验法）

4、spss实现步骤，输入数据集

5、线性相关分析：点击 Analyze    -> Correlate    -> Bivariate

6、在弹出的对话框中选入待分析变量，点击“OK”

7、得出结果，进行分析。P<0.05。按α=0.05的检验水准，拒绝H0，接受H1，可以认为血清胆固醇与三酰甘油之间存在线性关系。

spss 两个因素的相关性怎求啊

两个变量如果是连续性数值变量 那就采用简单的皮尔逊相关分析。 如果两个变量都是分类变量 那就采用卡方检验。 如果两个变量一个是分类变量 一个是连续性变量 才采用方差分析

相关性分析spss

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。 相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。