SPSS教程(六)

SPSS教程

两变量相关分析

步骤一：在菜单栏中找到分析→相关→双变量，打开双变量的主窗口；

步骤二：将“father”和“son”两变量移入“变量”框中，勾选“皮尔逊系数”，“双尾”，“标记显著性相关性”；

步骤三：打开“选项”对话框，勾选“平均值和标准差”，“叉积边差和协方差”，“成对排除个案”，点击“继续”→确定”。

Step 1

Find Analysis→Related→Bivariate in the menu bar, and open the main window of Bivariate;

Step 2

Move the two variables "father" and "son" into the "variables" box, check "Pearson coefficient", "two-tailed", and "mark significant correlation";

Step 3

Open the "Options" dialog box, check "Average value and standard deviation", "Cross product margin and covariance", "Paired exclusion cases", and click "Continue → OK".

确认窗口信息如上：

从表中可看出，相关系数为0.703 > 0，说明呈正相关，相关系数的显著性为0.011 < 0.05，因此应拒绝原假设（H0：两变量之间相关系数为零），即说明儿子身高受父亲身高显著性正影响。从表下的注释可看出，两变量在0.05水平上显著相关。

偏相关分析

步骤一：在菜单栏中找到分析→相关→偏相关，打开偏相关分析的主窗口；

步骤二：将“生长量”和“月平均气温”两变量移入“变量”框中，将“月均雨量”“月平均日照时数”“月平均湿度”三变量移入“控制”框中，勾选“双尾”，“标记显著性相关性”；

步骤三：打开“选项”对话框，勾选“平均值和标准差”，“成对排除个案”，点击“继续”→确定”。

Step 1

Find Analysis → Correlation → Partial Correlation in the menu bar, and open the main window of Partial Correlation Analysis;

Step 2

Move the two variables "growth" and "monthly average temperature" into the "variables" box, and move the three variables "monthly rainfall", "monthly average sunshine hours" and "monthly average humidity" into the "control" box. Check "Two-tailed", "Mark significant correlation";

Step 3

Open the "Options" dialog box, check "Average value and standard deviation", "Exclude cases in pairs", and click "Continue→OK".

确认窗口信息如上：

由上表可知，月降雨量、月平均日照时数和月平均湿度为控制变量，生长量与月平均气温关系密切，偏相关系数为0.977，双尾检测的显著性概率为0.000（表示趋近于0的正数），明显小于显著性水平0.05。故应拒绝原假设，说明中山柏的生长量与气温间存在显著的相关性。

距离分析

步骤一：在菜单栏中找到分析→相关→距离，打开距离的主窗口；

步骤二：将“北京”、“天津”、“石家庄”、“大连”四变量移入“变量”框中，勾选“变量间”，“非相似性”；

步骤三：打开“测量”对话框，选择“欧氏距离”，点击“继续”→“确定”。

Step 1

Find Analysis→Related→Distance in the menu bar, and open the main window of distance;

Step 2

Move the four variables "Beijing", "Tianjin", "Shijiazhuang" and "Dalian" into the "Variables" box, and check "Between Variables" and "Dissimilarity";

Step 3

Open the "Measure" dialog box, select "Euclidean Distance", and click "Continue" → "OK".

确认窗口信息如上：

由上表可知，“北京”和“大连”的日照数最接近，而“北京”和“天津”的日照数相差最大。

参考资料：百度百科，Google翻译

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