SPSS相关分析实验报告

1、SPSS相关分析实验报告Last updated on the afternoon of January 3, 2021本科教学实验报告（实验）课程名称：数据分析技术系列实验实验报告学生姓名：一、实验室名称：二、实验项目名称：相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或儿个相互联系 的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律 在一定的范围内变化。按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用 Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测

2、定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。四、实验目的理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。五、实验内容及步骤实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的 相关关系进行分析。0分析性别与工资之间是否存在相关关系。2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌 握输出结果的解释。1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。Stcpl .操彳乍为 AnalyzcDcscriptivc

3、StatisticsCrosstabsStep2.将性别（Gender）和收入（CurrentSalary）分别移入Rows列表框和 Columns列表框。Stcp3.单击Statistics按钮，在弹出的于对话框中选中默认的Chi-square,进行卡 方检验。退回到主对话框，单击。k。2. 分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall 秩相关系数检验。Stepl.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为 Graphs/LegacyDialogs/Scattcr,选择SimplcScattcr,教育程度为自变量，工资为

4、因变 量，做散点图。散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后 才能继续进行下一步分析。因此，在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重 要的。Step2.两变量相关分析，操作为 Analyze/Correlate/Bivariate ,选择 Kendall 和 Spearman相关系数。六、实验器材（设备、元器件）:计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张七、实验数据及结果分析1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 卡方检验结果为卡方检验值df渐进Sig.（双侧）Pearson 卡方 似然比 有效案例中的N474220220.001.000单元格）的期望计数少于5,最小期望计数

5、为.46。显着性水平为，即至少有的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。2分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。EducationalLev el(years)CurrentsalaryKendall 的 tau_bEducationalLevel(years)相关系数554Sig.（双侧）.000N474474Curre ntSalary相关系数554Sig.（双侧）.000N474474Spearman 的 rhoEducationalLevel(years)相关系数688“Sig.（双侧）.000N474474Curre ntSalary相关系数.688“Sig.（双侧）.000N474474“在置信度（双测）为时，相关性是显着的Kendall和Spearman相关系数分别为和，所以可以认为教育程度和工资正相关。八、实验结论SPSS在数据分析方面提供了强大的能力，可以快速地进行相关分析，重点在于分清 连续变量、定序变量、定类变量，以及与其联系的相关系数。九、总结及心得体会Spss有着强大的相关分析功能，在使用spss的同时一定要与统计