典型相关分析spss操作

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

相关分析的类型

典型相关分析：用于探究一组解释变量与一组反应变量时间的关系。

典型相关分析函数：cancor（x，y，xcenter=T，ycenter=T） x为第一组变量数据矩阵 y为第二组变量数据矩阵

xcenter表示第一组变量是否中心化 ycenter表示第二组变量是否中心化

自编典型相关函数：cancor.test（x，y，plot=T） x为第一组变量数据矩阵 y为第二组变量数据矩阵 plot为是否绘制典型相关图

例1：d11.1 生理指标与训练指标之间的典型相关性。 生理指标：体重（x1）、腰围（x2）、脉搏（x3）； 训练指标：引体向上次数（y1）、起坐次数（y2）、跳跃次数（y3）。

> X<-read.table(\ > R<-cor(X)

> R

x1 x2 x3 y1 y2 y3 x1 1.0000 0.8702 -0.36576 -0.3897 -0.4931 -0.22630 x2 0.8702 1.0000 -0.35289 -0.5522 -0.6456 -0.19150 x3 -0.3658 -0.3529 1.00000 0.1

相关分析与回归分析

一、试验目标与要求

本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括：

(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析

(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计

? 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归

方程显著性检验（F－检验）。

二、试验原理

1．相关分析的统计学原理

相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2．回归分析的统计学原理

相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型

第8章 SPSS的相关分析 学习目标：

1. 明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。

2. 掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。

3. 理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算

各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。

4. 理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体

操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析

相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。

客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。

所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。

另一

第8章 SPSS的相关分析 学习目标：

1. 明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。

2. 掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。

3. 理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算

各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。

4. 理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体

操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析

相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。

客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。

所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。

另一

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析：

选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。

一、相关分析

1.作散点图

普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图

从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。

2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数

把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果：

Correlations

普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇)

普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998**

Sig. (2-tailed) .000

N 14 14

高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 14 14

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

两相关变量的Pearson相关系数=0.0998，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P 值=0.000

第五节 方差分析的SPSS操作

一、完全随机设计的单因素方差分析 1．数据

采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：

图 6-3 单因素方差分析数据输入 将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。 2．理论分析

要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素方差分析过程 （1）主效应的检验

假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。 ①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Depend

1操作系统引论

1、什么是操作系统，它的主要功能是什么？

关于操作系统，至今沿无严格的统一的定义，对操作系统的定义有各种说法，不同的说法反映了人们从不同的角度所揭示的操作系统的本质特征。

（1）从资源管理的角度，操作系统是控制和管理计算的软、硬件资源，合理地组织计算机的工作流程以及方便用户的程序集合。

（2）从硬件扩充的角度，操作系统是控制和管理计算机裸机之上的第一层软件，是对计算机硬件功能的一次扩充。

操作系统的主要功能有处理机管理、内存管理、设备管理文件管理等功能，以及用户接口。 2、什么是多道程序设计技术？多道程序设计技术的主要特点是什么？

多道程序设计技术就是把多个程序同时放入内存，它们共享系统中的各种资源，并发地在处理机上运行。 特点如下：

（1）多道，即计算机内存中同时存入多道相互独立的程序。

（2）宏观上并行，是指同时进入系统的多道程序都处于运行过程中。

（3）微观上串行，是指在单处理机环境下，内存中的多道程序轮流地占有CPU，交替执行。 3、批处理系统是怎样的一种操作系统？它的特点是什么？

批处理系统是一种基本的操作系统类型。在该系统中，用户的作业（包括程序、数据及程序的处理步骤）被成批地输入到计算机中，然后在操作系统的控制下

1操作系统引论

1、什么是操作系统，它的主要功能是什么？

关于操作系统，至今沿无严格的统一的定义，对操作系统的定义有各种说法，不同的说法反映了人们从不同的角度所揭示的操作系统的本质特征。

（1）从资源管理的角度，操作系统是控制和管理计算的软、硬件资源，合理地组织计算机的工作流程以及方便用户的程序集合。

（2）从硬件扩充的角度，操作系统是控制和管理计算机裸机之上的第一层软件，是对计算机硬件功能的一次扩充。

操作系统的主要功能有处理机管理、内存管理、设备管理文件管理等功能，以及用户接口。

2、什么是多道程序设计技术？多道程序设计技术的主要特点是什么？ 多道程序设计技术就是把多个程序同时放入内存，它们共享系统中的各种资源，并发地在处理机上运行。 特点如下：

（1）多道，即计算机内存中同时存入多道相互独立的程序。

（2）宏观上并行，是指同时进入系统的多道程序都处于运行过程中。

（3）微观上串行，是指在单处理机环境下，内存中的多道程序轮流地占有CPU，交替执行。

3、批处理系统是怎样的一种操作系统？它的特点是什么？

批处理系统是一种基本的操作系统类型。在该系统中，用户的作业（包括程序、数据及程序的处理步骤）被成批地输入到计算机中，然后在操作系统的控制下

数学建模SPSS双变量相关性分析

关键词：数学建模相关性分析SPSS

摘要：在数学建模中，相关性分析是很重要的一部分，尤其是在双变量分析时，要根据变量之间的联系建立评价指标，并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。本文由数学建模中的双变量分析出发，首先阐述最主要的三种数据分析：Pearson系数，Spearman系数和Kendall系数的原理与应用，再由实际建模问题出发，阐述整个建模过程和结果。

r s=

∑(P i?P ave)(Q i?Q ave)√∑(P i?P ave)2(Q i?Q ave)2

在SPSS中打开数据，点击：分析—>相关—>双变量，打开对话窗口，选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。

需要说明两点：

（1）因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知，需选用双侧检验；

（2）除了数据满足非正态分布以外，Spearman秩相关系数分析还需要数据分级，以计算秩。但在SPSS中程序会自动生成秩，无需再手动分级。

注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致，还须考虑Sig值。

由数据，Sig<0.5表示接受原假设，即Rho>|r|。Sig