SPSS相關分析實驗報告

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