相關(guān)分析與回歸分析(3)-在線瀏覽
2025-07-17 23:57本頁(yè)面
【正文】 對(duì)話框 適用于正態(tài)分布等間隔測(cè)度的變量 用于計(jì)算分類變量的秩相關(guān)，考慮結(jié)點(diǎn)的影響 用于計(jì)算分類變量的秩相關(guān) 相關(guān)系數(shù) 顯著性檢驗(yàn) 標(biāo)識(shí)有顯著意義的相關(guān)系數(shù) 單尾檢驗(yàn) 雙尾檢驗(yàn) 分析變量 輸出變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差 輸出兩變量的積差和與協(xié)方差 成對(duì)剔除帶有缺失值的觀測(cè)量 剔除所有帶有缺失值的觀測(cè)量 Bivariate Correlations 對(duì)話框 輸出結(jié)果： (選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn) ) 由于身高與體重的相關(guān)系數(shù)為 ， P值為 ，說(shuō)明學(xué)生的身高與體重具有高度相關(guān)關(guān)系。 二元變量相關(guān)分析 例 默認(rèn)選項(xiàng)進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析 已知三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，試分析學(xué)生身高與體重的相關(guān)程度 (數(shù)據(jù)集 2)。 回歸分析 ★ SPSS 167。SPSS 第三章 相關(guān)分析與回歸分析 167。 相關(guān)分析 167。 相關(guān)分析 ?相關(guān)分析 是研究變量間密切程度的統(tǒng)計(jì)方法，線性相關(guān)分析研究的是兩變量間線性關(guān)系的程度，用相關(guān)系數(shù)表示； ?SPSS提供的相關(guān)分析功能有 (Analyze Correlate) ：二元變量相關(guān)分析 (Bivariate)、 偏相關(guān)分析 (Partial)和 距離相關(guān)分析 (Distance)。 二元變量相關(guān)分析 通過(guò) Bivariate命令項(xiàng)調(diào)用Correlations過(guò)程 和 Nonpar Corr過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)，可以按指定項(xiàng)顯示變量的描述統(tǒng)計(jì)量，選擇計(jì)算指定兩變量間的相關(guān)系數(shù)，同時(shí)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)等。 例 生成矩形相關(guān)矩陣的簡(jiǎn)單相關(guān)例題 P296 分析 salbegin（起始工資）、 salary（現(xiàn)在工資）與雇員各方面條件的關(guān)系 (data1002)。 例 兩個(gè)等級(jí)變量相關(guān)間秩相關(guān)實(shí)例 P298 分析運(yùn)動(dòng)員的長(zhǎng)拳得分 Score1和長(zhǎng)兵器得分score2是否存在線性關(guān)系 (data1003)。 偏相關(guān)分析 通過(guò) Partial命令項(xiàng)調(diào)用 Partial Corr過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)，用于計(jì)算在控制了其他變量影響的情況下，兩個(gè)變量間的線性相關(guān)關(guān)系，用偏相關(guān)系數(shù)表示。 距離分析 例 觀察量間的相似性分析實(shí)例 P314 已知四川綿陽(yáng)地區(qū) 3年生中山柏的數(shù)據(jù)，試分析不同月份間生長(zhǎng)量之間的距離以便分析各月份生長(zhǎng)量間的相似或不相似性 (數(shù)據(jù)集data1003)。通過(guò) Distance命令項(xiàng)調(diào)用 Distance過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。 P r o x i m i t y M a t r i x. 0 0 0 2 . 5 0 5 2 . 6 0 9 3 . 9 4 72 . 5 0 5 . 0 0 0 2 . 5 6 1 3 . 6 8 02 . 6 0 9 2 . 5 6 1 . 0 0 0 4 . 8 0 83 . 9 4 7 3 . 6 8 0 4 . 8 0 8 . 0 0 0月平均氣溫 (c)月降雨量 (m m )月平均日照時(shí)數(shù)月平均濕度月平均氣溫 (c)月降雨量 (m m )月平均日照時(shí)數(shù) 月平均濕度 E u cli d e a n D is t a n ceT h is is a d is s im il a r it y m a t r ixP r o x
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