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    使用SPSS進(jìn)行相關(guān)分析

    2018-01-15 11:59:19張璐
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:相關(guān)分析

    張璐

    摘 要:相關(guān)分析是分析客觀事物之間關(guān)系的數(shù)量分析方法,明確客觀事物之間有怎樣的關(guān)系,對理解和運用相關(guān)分析是極為重要的。通過具體實例,闡述使用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)分析的詳細(xì)過程,最后還對Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析,為研究科學(xué)的教學(xué)方法科提供了一定的參考。

    關(guān)鍵詞:SPSS軟件;相關(guān)分析;Pearson相關(guān)系數(shù)

    中圖分類號:G4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.03.094

    為了進(jìn)行兩個變量之間的比較,通??梢允褂孟嚓P(guān)分析的方法。進(jìn)行相關(guān)分析的主要方法有圖示法和計算相關(guān)系數(shù)。圖示法是通過繪制相關(guān)散點圖,找出變量之間相關(guān)關(guān)系的方法,雖然散點圖能夠直觀地展現(xiàn)度量之間的統(tǒng)計關(guān)系,但不精確。除散點圖外,還可以通過計算相關(guān)系數(shù)來分析變量之間的相互關(guān)系。Pearson相關(guān)系數(shù)是一種線性關(guān)聯(lián)度量,適用于兩個變量的度量水平都是尺度數(shù)據(jù),并且兩個變量的總體是正態(tài)分布或接近于正態(tài)分布的情況。本文主要是利用散點圖和Pearson相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行相關(guān)分析。

    1 試驗設(shè)計和數(shù)據(jù)

    研究某班級學(xué)生《高等數(shù)學(xué)》與《線性代數(shù)》的期末成績?nèi)绫硪凰?,現(xiàn)要研究該班學(xué)生的兩門課程的成績之間是否具有相關(guān)性。

    2 SPSS操作實現(xiàn)步驟

    (1)選擇“文件 ”菜單中“打開”子菜單中的“數(shù)據(jù)”命令,文件類型選為“*.xls”,將表格中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS中。

    (2)在“圖形”菜單的“舊對話框”子菜單中選擇“散點/點狀”, 在彈出如圖1所示的“散點圖/點圖”對話框中,選擇散點圖類型。

    (3)選擇簡單散點圖,將變量“高等數(shù)學(xué)”選入“X軸”,將變量“線性代數(shù)”選入“Y軸”,如圖2所示,然后確定。

    (4)生成散點圖,如圖3所示。

    (5)在“分析”菜單的“相關(guān)”子菜單中選擇“雙變量”,在彈出如圖4所示的“雙變量相關(guān)性”對話框中,將變量“高等數(shù)學(xué)”和“線性代數(shù)”選入“變量”對話框,選擇“Pearson相關(guān)系數(shù)”,然后確定。

    (6)得到Pearson相關(guān)性檢驗結(jié)果,如圖5所示。

    3 結(jié)果分析

    (1)由圖3粗略可知,兩門課程的成績之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。

    (2)圖5就是所要求的相關(guān)系數(shù),它是以一個矩陣的形式表示。從圖表中可以看出,兩門課程成績的相關(guān)性系數(shù)為0.742。在這個數(shù)據(jù)的旁邊有兩個星號,表示用戶指定的顯著性水平為0.01時,統(tǒng)計檢驗的相伴概率小于0.01(在表格中的顯示為“0.000”),即《高等數(shù)學(xué)》與《線性代數(shù)》的成績顯著相關(guān),且為正相關(guān)。

    4 結(jié)束語

    相關(guān)分析在統(tǒng)計分析中的作用是多方面的,具體概括如下:(1)判斷變量之間有無聯(lián)系;(2)確定相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式及相關(guān)分析方法;(3)把握相關(guān)關(guān)系的方向與密切程度;(4)為進(jìn)一步采取其他統(tǒng)計方法進(jìn)行分析提供依據(jù);(5)可以用來進(jìn)行預(yù)測。

    參考文獻(xiàn)

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    [5]劉菊香,沈霄鳳. 用Spss統(tǒng)計軟件對學(xué)生綜合成績的因子分析[J]. 統(tǒng)計教育,2006,(01),53-56.

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