spss對數(shù)據(jù)進行相關性分析實驗報告

1、管理統(tǒng)計實驗報告實驗一一. 實驗目的掌握用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行相關性分析，熟悉其操作過程，并能分析其結 果。二. 實驗原理相關性分析是考察兩個變量之間線性關系的一種統(tǒng)計分析方法。更精確地 說，當一個變量發(fā)生變化時，另一個變量如何變化，此時就需要通過計算相關系 數(shù)來做深入的定量考察。P值是針對原假設H0:假設兩變量無線性相關而言的。 一般假設檢驗的顯著性水平為 0.05，你只需要拿p值和0.05進行比較：如果p 值小于0.05，就拒絕原假設H0,說明兩變量有線性相關的關系，他們無線性相 關的可能性小于0.05 ;如果大于0.05，則一般認為無線性相關關系，至于相關 的程度則要看相關系數(shù)R值，r

2、越大，說明越相關。越小，貝U相關程度越低。而 偏相關分析是指當兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔 除，只分析另外兩個變量之間相關程度的過程，其檢驗過程與相關分析相似。三、實驗內容掌握使用spss軟件對數(shù)據(jù)進行相關性分析，從變量之間的相關關系，尋求 與人均食品支出密切相關的因素。(1)檢驗人均食品支出與糧價和人均收入之間的相關關系。a.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)。地區(qū) |人均食出|糧食單價|人均收入|1992.782512277267200839681 0121394112671.3733295B74.722106663B.7316417621.771161

3、18711.7216849654,701951105407411532116448411612127E77017271372363204514763.7519631510721 21267517665.7016831812349B292519576.65169120733.841929| 219681 49203222717.801906231716721705|24627.61154225829701907261016M4235926650781764279281.01208720650.03195929852.722101306091.681877b.在 spssd 的菜單欄中選擇點擊 A

4、nalyze -correlate Bivariate 彈出一個對話窗口。C.在對話窗口中點擊ok,系統(tǒng)輸出結果，如下表。Correlations人均食 品支出稅食平 均單價人均收入人均貫品袁岀Pearson Correlation1.730*.921*Sig- (2-tailed)h.000.000N313131根食半均單價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

5、匚mnt at the 0.01 level (2-tailed).從表中可以看出，人均食品支出與人均收入之間的相關系數(shù)為0.921， t檢驗的顯著性概率為0.0000.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間顯著相關。人 均食品支出與糧食平均單價之間的相關系數(shù)為0.730，t檢驗的顯著性概率為0.0000.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關。(2)研究人均食品支出與人均收入之間的偏相關關系。 讀入數(shù)據(jù)后：A. 點擊Analyze correlate partia,系統(tǒng)彈出一個對話窗口。B. 點擊0K系統(tǒng)輸出結果，如下表。Controllingfor*.糧食單價人均食出人均收入人均食岀LO

6、OOO( 0)P=.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從表中可以看出，人均食品支出與人均收入的偏相關系數(shù)為0.8665，顯著性概率p=0.0000.01，說明在剔除了糧食單價的影響后，人均食品支出與人均 收入依然有顯著性關系，并且 0.86650.05,接受零假設，即這組數(shù)據(jù)服從標準正 態(tài)分布。Test2是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從均勻分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.0000.05,拒絕零假設，即這組數(shù)據(jù)不服從均勻分布。Test3是檢驗 這組數(shù)據(jù)是否服從指數(shù)分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.0000.05, 拒絕零假設，即這組數(shù)據(jù)不服從指數(shù)分布。Test4是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從泊松 分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.0000.05,拒絕零假設，即這組數(shù)