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文檔簡介

1、本科教學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告(實(shí)驗(yàn))課程名稱:數(shù)據(jù)分析技術(shù)系列實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)生姓名:、實(shí)驗(yàn)室名稱:二、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱:相關(guān)分析三、實(shí)驗(yàn)原理相關(guān)關(guān)系是不完全確定的隨機(jī)關(guān)系。在相關(guān)關(guān)系的情況下,當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)相互聯(lián)系的 變量取一定值得時(shí)候,與之相應(yīng)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(guān)分析的方法也不同,連續(xù)變量之間的相關(guān)性常用Pearson簡單相關(guān)系數(shù)測定;定序變量的相關(guān)系數(shù)常用Spearman秩相關(guān)系數(shù)和Kendall秩相關(guān)系數(shù)測定;定類變量的相關(guān)分析要使用列連表分析法。四、實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫庀嚓P(guān)分析的基本原理,掌握在SP SS軟件中相關(guān)分析的主要參數(shù)設(shè)置及其

2、含義,掌握SP SS軟件分析結(jié)果的含義及其分析。五、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟實(shí)驗(yàn)內(nèi)容:以雇員表為例,共有 474條數(shù)據(jù),運(yùn)用相關(guān)分析方法對變量間的相 關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。1)分析性別與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。2)分析教育程度與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。實(shí)驗(yàn)要求:掌握相關(guān)分析方法的計(jì)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(guān)關(guān)系。分析:性別屬于定類變量,是離散值,因使用卡方檢驗(yàn)。Stepi 操作為 Analyze'DescriptiveStatistics'CrosstabsStep2將性別(Gender)和收入(CurrentSalary

3、分別移入 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(rèn)的Chi-square,進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。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(guān)關(guān)系。分析:教育程度為定序變量,工資為連續(xù)變量,可使用Spearmar和Kendall秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。Step1用散點(diǎn)圖初步判斷二變量的相關(guān)性,操作為Graphs/LegacyDialogs/Scatter,選擇SimpleScatte,教育程度為自變量,工資為因變量,做散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖結(jié)果如圖示,二者存在線性相關(guān)關(guān)系。只有線性相關(guān)的關(guān)系確定后 才能繼續(xù)進(jìn)行下一步分析。因此,在進(jìn)

4、行相關(guān)分析之前的預(yù)分析過程也是十分重 要的。Step2.兩變量相關(guān)分析,操作為 Analyze/Correlate/Bivariate,選擇 Kendall 和 Spearman 相關(guān)系數(shù)。六、實(shí)驗(yàn)器材(設(shè)備、元器件):計(jì)算機(jī)、打印機(jī)、硒鼓、碳粉、紙張七、實(shí)驗(yàn)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(guān)關(guān)系。 卡方檢驗(yàn)結(jié)果為卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)Sig.(雙側(cè))Pearson 卡方220.001似然比220.000有效案例中的N474單元格%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為.46。顯著性水平為,即至少有的把握認(rèn)為性別和工資之間存在顯著的相關(guān)系。2.分析教育程度與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。相關(guān)

5、系數(shù)EducationalLevel(years)CurrentSalaryKendall 的 tau_bEducationalLevel(years)相關(guān)系數(shù)*.554Sig.(雙側(cè)).000N474474Currentsalary相關(guān)系數(shù)*.554Sig.(雙側(cè)).000N474474Spearman 的 rhoEducationalLevel(years)相關(guān)系數(shù).688*Sig.(雙側(cè)).000N474474CurrentSalary相關(guān)系數(shù).688 *Sig.(雙側(cè)).000N474474*.在置信度(雙測)為時(shí),相關(guān)性是顯著的。Kendall和Spearman相關(guān)系數(shù)分別為和,所以可以認(rèn)為教育程度和工資正相關(guān)。八、實(shí)驗(yàn)結(jié)論SPSS在數(shù)據(jù)分析方面提供了強(qiáng)大的能力,可以快速地進(jìn)行相關(guān)分析,重點(diǎn)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(guān)系數(shù)。九、總結(jié)及心得體會(huì)Spss有著強(qiáng)大的相關(guān)分析功能,在使用 SPSS的同時(shí)一定要與統(tǒng)計(jì)學(xué)的理

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