SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

1、spss皮尔逊相关分析实例操作步骤选题：对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg）,运用相关分析法来分 析其身高与体重是否相关。实验目的：任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析 可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg）, 以判断两个变量之间相互关系的密切程度。实验变量：编号number,身高 height （cm）,体重 weight （kg）原始数据：实验方法：皮numberheightweight尔15160.5471135.132161153.04712139.93017147.6413163.646逊18157.543

2、4146.53419155.1455156.237相20160.5386156.43621143.0327167.842关22149.4348149.73123160.8409145.033分24159.03910148.53725158.23811165.55026150.03612135.028析27144.535113153.34128154.64014152.032法29156.532软件：spss19.0操作过程与结果分析：第一步：导入excel数据文件？?1 .?open data document-open dataopen;2 . opening excel data sour

3、ceok.第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性1 .在最上面菜单里面选中 analyzecorrelatebivariate?,首先使用pearson, two-tailed, 勾选 flag significant correlations进入如下界面：2 .点击右侧 options,勾选 statistics,默认 missing values,点击 continue 输出结果：meanstd. deviationn身高（cm）152.5768.362229体重（kg）37.655.74629descriptive statistics图为基本的描述性统计量的输 出表格，其

4、中身高的均值（mear） 为 152.576cm、标准差（standard deviation ）为 8.3622、样本容量（number of cases）为29;体重的均值为37.65kg、标准差为5.746、样本容量为29。两者的平均值和标准差值 得差距不显着。身高（cm）体重（kg）身高(cm)pearson correlation1*.719sig. (2-tailed).000sumofsquaresand1957.953967.816cross-productscovariance69.92734.565n2929体重(kg)pearson correlation*.7191si

5、g. (2-tailed).000sumofsquaresand967.816924.312cross-productscovariance34.56533.011n2929correlations*. correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).图为相关分 析结果表，从表中 可以看出体重和 身高之间的皮尔 逊相关系数为 0.719,即 |r|=0.719,表示体 重与身高呈正相 关关系，且两变量 是显着相关的。另 外，两者之间不相 关的双侧检验值0.01以下，认为标为0.000,图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为 记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结论: 学生的体重与身高存在显着的正相关性，当体重越高时