SPSS实验相关分析.doc

SPSS相关分析（一）一实验描述： 为研究某行业的高级工程师在不同的经济发展地区的收入是否明显不同，由于年龄和经验影响该行业的收入，考虑年龄状况，现随机抽取经济发达地区与经济欠发达地区的两组数据。单位：千元经济欠发达地区经济发达地区年龄月工资年龄月工资483.5587.3334.6414.7515.8718.4435.8768.8444.9495.1638.7334.9493.6546.7425.5656.4404.9396.0475.1527.5414.1456.4414.6586.8565.1679.2二实验过程描述及实验结果Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN经济欠发达地区工资5.09231.3066913经济发达地区工资6.78461.4415513表格(1)求出了欠发达地区的工资平均值(5.0923)，欠发达地区的工资标准差(1.30669)，发达地区的工资平均值(6.7846)，发达地区的工资标准差(1.44155)。各个控制变量水平下观察个案的个数为13。Correlations经济欠发达地区工资经济发达地区工资经济欠发达地区工资Pearson Correlation1-.141Sig. (2-tailed).646N1313经济发达地区工资Pearson Correlation-.1411Sig. (2-tailed).646N1313从表格(2)中可看出：欠发达地区的工资和发达地区的工资的相关性系数为-.141，表示欠发达地区的工资与发达地区的工资之间存在负相关关系 ，且相关性系数小于0.3,即欠发达地区的工资和发达地区的工资之间的相关程度较弱，可视为不相关。（二）一实验描述：a) 现有12位学生的体重与血压。分析体重与血压是否相关。序号体重血压序号体重血压16895762135248988591283568797711346096105816858311011751206561551264115二实验过程描述及实验结果（1）Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN体重63.833310.1429212血压1.1833E224.7398612表格(1)求出了所有人(n=12)的体重平均值(63.8333)，体重标准差(10.14292)，血压平均值(1.1833E2)，血压标准差(24.73986)。(2):Correlations体重血压体重Pearson Correlation1-.112Sig. (2-tailed).728N1212血压Pearson Correlation-.1121Sig. (2-tailed).728N1212从表格(2)中可看出：体重和血压的相关性系数为-0.112，表示体重与血压之间存在负相关关系 ，且相关性系数小于0.3,即体重和血压之间的相关程度较弱，可视为不相关。（三）一实验描述：已知我国19851999年居民收入支出的数据见下表。分析城镇居民家庭人均消费、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民人均纯收入三者之间的关系。年份城镇居民家庭人均消费城镇家庭人均可支配收入农村居民人均纯收入1985672.3739.1397.61986799899.6423.81987884.41002.2462.6198811041181.4544.9198912111375.7601.519901278.91510.2686.319911453.81700.6708.619921671.72026.6784.019932110.82577.4921.619942851.33496.21221.019953537.64283.01557.719963919.54838.9.1926.119974185.65160.32090.119984331.65425.12162.019994615.95854.02210.3二实验过程描述及实验结果(1):Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN城镇家庭人均消费2.3085E31444.5831915城镇家庭人均可支配收入2.8047E31849.5022915农村居民人均纯收入1.1132E3687.3560515表格(1)求出了所有人(n=15)的城镇家庭人均消费平均值(2.3085E3)，城镇家庭人均消费标准差(1444.58319)，城镇家庭人均可支配收入平均值(2.8047E3)，城镇家庭人均可支配收入标准差(1849.50229) ，农村居民人均纯收入平均值(1.1132E3)，农村居民人均纯收入标准差(687.35605)。(2):Correlations城镇家庭人均消费城镇家庭人均可支配收入农村居民人均纯收入城镇家庭人均消费Pearson Correlation11.000*.994*Sig. (2-tailed).000.000N151515城镇家庭人均可支配收入Pearson Correlation1.000*1.994*Sig. (2-tailed).000.000N151515农村居民人均纯收入Pearson Correlation.994*.994*1Sig. (2-tailed).000.000N151515*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).从表格(2)中可看出：城镇家庭人均消费和城镇家庭人均可支配收入的相关性系数为1，表明两者之间完全正相关；城