spss相关分析

spss实验报告相关分析

1、掌握SPSS 软件进行简单统计分析的一般操作，并对处理结果做出解释；

2、理解相关系数、秩相关系数与偏相关系数的差异，并结合描述性统计分析，综合分析得到的结果；掌握二元变量相关分析；掌握偏相关分析；掌握距离分析；

二 实验内容

题目三：K.K.Smith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表8.16所示的数据，要求对以上3组数据两两之

间进行相关分析，以0.05的显著性水平检验相关系数的显著性。（数据来源：《统计软件SPSS系列应用实践篇》 苏金明 ，电子工业出版社；数据文件：data8-5.sav）

实验结果分析：

由上表可知：花枝长与花瓣长的相关系数为0.995>0，说明呈正相关，而相伴概率值sig.=0.000<0.05,因此应拒绝零假设（H0：两变量之间不具相关性），即说明花枝长是受花瓣长显著性正影响的；同理可得，花萼长也是受花瓣长显著性正影响的。花瓣长与花萼长也是受花枝长显著性正影响的，花瓣长与花枝长也受花萼长显著性正影响的。这三个变量在0.05的显著性水平下是显著正相关的。

题目四：试确定1962-1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量间的线性相关性，数据如

表8.17所示。（数据来源：《数据统计与管理》 1990年第5期，中国商场统计研究会主办；数据文件：data8-6.sav）

实验结果截图：

spss实验报告相关分析

实验结果分析：

由上表看出，相关系数为0.976>0，说明呈正相关，而相伴概率值sig.=0.000<0.01,因此应拒绝零假设（H0：两变量之间不具相关性），即说明国民收入与城乡居民储蓄存款余额两变量在0.01水平下是显著相关的。

题目五：某高校抽样得到10名短跑运动员，测出100米的名次和跳高的名次如表8.18，问这两个名次是否在

0.05的显著性水平下具有相关性。（数据来源：《应用统计学：数据统计方法、数据获取与SPSS应用》 马庆国，科学出版社；数据文件：data8-7.sav）

表8.18 10名运动员的100米及跳高名次

Correlations

百米名次

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance N

跳高名次

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance

百米名次

跳高名次

.697*

.697*

spss实验报告相关分析

实验结果分析：

相关系数为0.697>0，说明呈正相关，而相伴概率值sig=0.025<0.05,说明百米名次和跳高名次在0.05水平下是显著相关的。由表下的注释（correlation is significant at the 0.05 level(2-tailed).）也可看出这两个名次在0.05的显著性水平下是显著相关的。

题目六：某公司太阳镜销售情况如表8.19所示，请分析销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关

系，并说明此题用偏相关分析是否有实际意义（显著性水平为0.05）。（数据来源：《SPSS for Windows统计分析（第3版）》 卢纹岱，电子工业出版社；数据文件：data8-8.sav）

实验结果截图：

Correlations

Control Variables 销量

价格

Correlation

Significance (2-tailed) df

广告费用

Correlation

Significance (2-tailed) df

日照时间

Correlation

Significance (2-tailed) df

价格

广告费用

日照时间

实验结果分析：

由上表可看出，销量与价格呈负相关，广告费用与日照时间也呈负相关。

题目七：某动物产下3个幼仔，现分别对3个幼仔的长、体重、四肢总长、头重进行测量，试就这几个测

量数据而言，用距离分析法分析3个幼仔的相似性，数据如表8.20所示。（数据文件为：data8-9.sav）

实验结果截图：

Case Processing Summary

spss实验报告相关分析

实验结果分析：

由上表可知：幼仔1和幼仔2比较相似，和幼仔三相差最大。幼仔2和幼仔3最相似。

三、心得与体会

通过这次的试验操作，我明白了如何去这么样去运用SPSS16.0去进行相关分析，二元变量相关分析、偏相关分析、距离分析；而且，在试验中，我不仅学会了对随机变量之间进行相关性分析。也掌握了根据题意需求去选择什么时候该什么样的分析进行数据统计分析，才能将自己所想要的数据得到，并且进行分析数据的潜在意义。

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