SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

1、SPS豉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：Numberheightweight1135.1322139.9303163.6464146.5345156.2376156.4367167.8428149.7319145.03310148.53

2、711165.55012135.02813153.34114152.0329.0操作过程与结果分析：逊关析：方法尔相分法软件pssl15160.54716153.04717147.64118157.54319155.14520160.53821143.03222149.43423160.84024159.03925158.23826150.03627144.53528154.64029156.532皮第一步：导入Excel数据文件？?？1. ?opendatadocumentopendataopen；2. OpeningexceldatasourceOK.1. 第二步：分析身高(cm)与体重(

3、kg)是否具有相关性在最上面菜单里面选中Analyzecorrelatebivariate?,首先使用Pearson,two-tailed，勾选flagsignificantcorrelations进入如下界面：点击右侧options,勾选Statistics,默认MissingValues,点击Continue输出结果：DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN身高(cm)152.5768.362229体重(kg)37.655.74629图为基本的描述性统计量的输出表格，其中身高的均值(meat)为152.576cm、标准差(standarddeviati

4、on)为8.3622、样本容量(numberofcases)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)PearsonCorrelationSig.(2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceN11957.95369.92729.719*.000967.81634.56529体重(kg)PearsonCorrelationSig.(2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceN.719*.000967.81634.565291924.31233.01129Correlations*.Correlationissignificantatthe0.01level(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为0.000,图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为0.01以下，认为标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，当体重越周时