spss对数据进行相关性分析实验报告

1、管理统计实验报告实验一实验目的掌握用SPSS软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结 果。实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地 说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系 数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。 一般假设检验的显著性水平为 0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相 关的可能性小于0.05 ;如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关 的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越

2、相关。越小，贝U相关程度越低。而 偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔 除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求 与人均食品支出密切相关的因素。(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。地区 |人均食出|粮食单价|人均收入|1992.782512277267200839681 0121394112671.3733295B74.722106663B.7316417621.77116118711.

3、7216849654,701951105407411532116448411612127E77017271372363204514763.7519631510721 21267517665.7016831812349B292519576.65169120733.841929| 219681 49203222717.801906231716721705|24627.61154225829701907261016M4235926650781764279281.01208720650.03195929852.722101306091.681877b.在 spssd 的菜单栏中选择点击 Analyze

4、 -correlate Bivariate 弹出一个对话窗口。C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。Correlations人均食 品支出税食平 均单价人均收入人均貫品袁岀Pearson Correlation1.730*.921*Sig- (2-tailed)h.000.000N313131根食半均单价Pearson Correlation.730*1,635*Sig. (2-teied),000IOOON313131人均收入Pearson匚口畑1戲心口921*.635*1Sig, (2-tailed).000IN313131匚orrelation is signifi匚mnt a

5、t the 0.01 level (2-tailed).从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921, t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食 品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730, t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。读入数据后：点击Analyze -correlate partial;系统弹出一个对话窗口。点击0K，系统输出结果，如下表。Controllingfor*.粮食单价人均食出人均收入人均食岀LOOOO( 0)P=

6、.8665 (28) P= .000人均收入.8665(28)P= 0001. 0000 ( 0) p=.(Coefficient / (D. F)/ 2-tailed Significance).” is printed if a coefficient cannot be computed从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为 0.8665,显著性 概率p=0.0000.01,说明在剔除了粮食单价的影响后， 人均食品支出与人均收入 依然有显著性关系，并且0.86650.05接受零假设，即这组数据服从标准正 态分布。Test2是检验这组数据是否服从均匀分布，从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05拒绝零假设，即这组数据不服从均匀分布。Test3是检验这 组数据是否服从指数分布，从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从指数分布。Test4是检验这组数据是否服从泊松分 布，从表中可看出