SPSS皮爾遜相關(guān)分析實例操作步驟

1、SPSS皮爾遜相關(guān)分析實例操作步驟選題:對某地29名13歲男童的身高（cm）、體重（kg），運用相關(guān)分析法來 分析其身高與體重是否相關(guān)。實驗?zāi)康模喝魏问挛锏拇嬖诙疾皇枪铝⒌?，而是相互?lián)系、相互制約的。相關(guān)分 析可對變量進行相關(guān)關(guān)系的分析，計算 29名13歲男童的身高（cm）、體重 （kg），以判斷兩個變量之間相互關(guān)系的密切程度。實驗變量：編號 Numbe，身高 height （ cm），體重 weight （ kg）原始數(shù)據(jù)：實驗方法：Numberheightweight1135.1322139.9303163.6464146.5345156.2376156.4367167.8428149.7

2、319145.03310148.53711165.55012135.02813153.34114152.032皮爾遜相關(guān)分析法15160.54716153.04717147.64118157.54319155.14520160.53821143.03222149.43423160.84024159.03925158.23826150.03627144.53528154.64029156.532軟件：spss19.0操作過程與結(jié)果分析：第一步：導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)文件1. ope n data docume ntope n dataope n；2. Opening excel data sourc

3、eOK.第二步：分析身高（cm）與體重（kg）是否具有相關(guān)性1. 在最上面菜單里面選中 Analyzecorrelatebivariate ，首先使用 Pears on, two-tailed ，勾選 flag sig ni fica nt correlati ons進入如下界面：2. 點擊右側(cè) options，勾選 Statistics ，默認 Missing Values，點擊Con ti nue輸出結(jié)果：Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN身高（cm）152.5768.362229體重（kg）37.655.74629圖為基本的描述性統(tǒng)計量的

4、輸出表格，其中身高的均值（mear） 為 152.576cm、標準差（standard deviation ）為 8.3622、樣本容量（number of cases ）為 29; 體重的均值為37.65kg、標準差為5.746、樣本容量為29。兩者的平均值和標準 差值得差距不顯著。身高（cm）體重（kg）身高(cm)Pearson CorrelationSig. (2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceN11957.95369.92729.719 *.000967.81634.56529體重(kg)Pearson Correlati

5、onSig. (2-tailed)SumofSquaresandCross-productsCovarianceN.719*.000967.81634.565291924.31233.01129Correlations*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).圖為相關(guān) 分析結(jié)果表，從 表中可以看出 體重和身高之 間的皮爾遜相 關(guān)系數(shù)為0.719，即 |r|=0.719 ，表 示體重與身高 呈正相關(guān)關(guān)系，且兩變量是顯著相關(guān)的。另外，兩者之間不相關(guān)的雙側(cè)檢驗值為 0.000 ，圖中的雙星號標 記的相關(guān)系數(shù)是在顯著性水平為 0.01 以下，認為標記的相關(guān)系數(shù)是顯著的， 驗證了兩者顯著相關(guān)的關(guān)系。所以可以得出結(jié)論：學生的體重與身高存在 顯著的正相關(guān)性，當體重越高時，身