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文檔簡介
1、本科教學實驗報告(實驗)課程名稱:數(shù)據(jù)分析技術系列實驗實 驗 報 告學生姓名:一、實驗室名稱: 二、實驗項目名稱:相關分析三、實驗原理相關關系是不完全確定的隨機關系。在相關關系的情況下,當一個或幾個相互聯(lián)系的變量取一定值得時候,與之相應的另一變量的值雖然不確定,但它仍然按照某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化。按照數(shù)據(jù)度量的尺度不同,相關分析的方法也不同,連續(xù)變量之間的相關性常用Pearson簡單相關系數(shù)測定;定序變量的相關系數(shù)常用Spearman秩相關系數(shù)和Kendall秩相關系數(shù)測定;定類變量的相關分析要使用列連表分析法。四、實驗目的理解相關分析的基本原理,掌握在SPSS軟件中相關分析的主要參數(shù)設置
2、及其含義,掌握SPSS軟件分析結(jié)果的含義及其分析。5、 實驗內(nèi)容及步驟實驗內(nèi)容:以雇員表為例,共有474條數(shù)據(jù),運用相關分析方法對變量間的相關關系進行分析。1)分析性別與工資之間是否存在相關關系。2)分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。實驗要求:掌握相關分析方法的計算思路及其在SPSS環(huán)境下的操作方法,掌握輸出結(jié)果的解釋。1. 分析性別與工資之間是否存在相關關系。分析:性別屬于定類變量,是離散值,因使用卡方檢驗。Step1.操作為Analyze Descriptive Statistics Crosstabs Step2.將性別(Gender)和收入(Current Salary)分別移入
3、Rows列表框和Columns列表框。Step3.單擊Statistics按鈕,在彈出的子對話框中選中默認的Chi-square,進行卡方檢驗。退回到主對話框,單擊ok。2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。分析:教育程度為定序變量,工資為連續(xù)變量,可使用Spearman和Kendall秩相關系數(shù)檢驗。Step1. 用散點圖初步判斷二變量的相關性,操作為Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,選擇Simple Scatter,教育程度為自變量,工資為因變量,做散點圖。 散點圖結(jié)果如圖示,二者存在線性相關關系。只有線性相關的關系確定后才能繼續(xù)進行下一步分析。因
4、此, 在進行相關分析之前的預分析過程也是十分重要的。Step2.兩變量相關分析,操作為Analyze / Correlate / Bivariate,選擇Kendall和Spearman相關系數(shù)。六、實驗器材(設備、元器件):計算機、打印機、硒鼓、碳粉、紙張七、實驗數(shù)據(jù)及結(jié)果分析1.分析性別與工資之間是否存在相關關系。卡方檢驗結(jié)果為卡方檢驗值df漸進 Sig. (雙側(cè))Pearson 卡方290.785a220.001似然比390.179220.000有效案例中的 N474a. 440 單元格(99.5%) 的期望計數(shù)少于 5。最小期望計數(shù)為 .46。 顯著性水平為0.001,即至少有99.9
5、9%的把握認為性別和工資之間存在顯著的相關系。2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。相關系數(shù)Educational Level (years)Current SalaryKendall 的 tau_bEducational Level (years)相關系數(shù)1.000.554*Sig.(雙側(cè)).000N474474Current Salary相關系數(shù).554*1.000Sig.(雙側(cè)).000.N474474Spearman 的 rhoEducational Level (years)相關系數(shù)1.000.688*Sig.(雙側(cè)).000N474474Current Salary相關系數(shù).688*1.000Sig.(雙側(cè)).000.N474474*. 在置信度(雙測)為 0.01 時,相關性是顯著的。Kendall和Spearman相關系數(shù)分別為0.554和0.688,所以可以認為教育程度和工資正相關。八、實驗結(jié)論SPSS在數(shù)據(jù)分析方面提供了強大的能力,可以快速地進行相關分析,重點在于分清連續(xù)變量、定序變量、定類變量,以及與其聯(lián)系的相關系數(shù)。9、 總結(jié)及心得體會Spss有著強大的相關分析功能,在使用spss的同時一定要與
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