制作人：夏怡凡第第88章章SPSSSPSS的相关分析的相关分析和回归分析和回归分析主要内容：概述主要介绍相关分析和回归分析的思想和用途相关分析主要是分析变量之间的关系以及强弱程度；偏相关分析介绍是排除了相关分析中其他隐形因素的影响后的变量的净相关关系；线性回归分析介绍是建立变量间的线性关系二项回归介绍其他的一些回归方法；8.1相关分析和回归分析概述相关分析和回归分析都是分析事物之间关系的数量分析方法；事物之间的关系大概可以分为函数关系和统计关系两类，而相关分析和回归分析是用来分析统计关系的数量方法；8.1相关分析和回归分析概述函数关系是一一对应关系，也可以说是一种确定性的关系；特点之一是一个变量值有另一个变量的值确定；这种关系很多；另外一种关系是统计关系；不是一一对应，而是存在随机的不确定性；但是两个变量确实存在关系；8.1概述函数关系比较容易确定；统计关系不是那么直接，它存在强弱、程度的差异；但是这种关系又是普遍存在的，甚至很多函数关系不能描述的，统计关系都能描述；8.2相关分析相关分析可以通过图形和数值两种方式，有效的揭示事物之间统计关系的强弱程度；方式有以下几种：散点图：特点是直观；相关函数：特点是精确；8.2.1散点图绘制散点图是非常常用而直观的方法；将数据用点的形式绘在直角平面图上；通过看图可以可以看出变量间的统计关系以及关系的强弱；8.2.1.2绘制散点图的基本操作Graphs菜单Scatter选择散点图类型如下窗口1.8.2.1.2绘制散点图的基本操作Simple表示简单散点图；指定纵轴变量，选入YAxis框中；指定横轴变量，选入XAxis框中；把可作为分组的变量选入SetMarkersby框中；把标记变量选入Labelby框中；8.2.1.2绘制散点图的基本操作重叠散点图，多对变量的统计关系散点图；两个变量为一组，把已标记的变量选入Labelby框中矩阵散点图三维散点图；8.2.2相关系数散点图直观，但是不精确；样本相关函数以数值的方式精确反映两变量相关关系的强弱；相关函数特点和种类；介于正负1之间；大于0表示正相关，小于0表示负相关；绝对值大于0.8表示有较强线性关系，故国绝对值小于0.3，说明线性关系较弱；8.2.2相关行检验和相应统计量Pearson简单相关函数；Spearman等级相关系数；KendallT相关系数；8.2.1.2计算相关函数的基本操作Analyze菜单CorrelateBivarate如下窗口1.8.2.1.2基本操作（续）TestVariablelist:>OKPasteResetCancleHelpOptions...CorrelationCoefficientsPersonKendall'stau-bTestofSignificanceTwotailedOnetailed8.2.3相关分析应用举例为研究高等院校人文科学研究中立项课题数要受那些因素影响，收集31个省市自治区部分高校社科研究方面数据，看立项课题数是否与投入具有高职称人数。发表论文数之间是否有相关关系绘制散点图课题总数投入高级职称的人年数论文数计算相关系数Correlations1.944**.953**..000.000313131.944**1.887**.000..000313131.953**.887**1.000.000.313131PearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)N投入高级职称的人年数课题总数论文数投入高级职称的人年数课题总数论文数Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).**.结果说明从上面看出，课题总数和投入高职称人年数的相关系数为0.994与论文数的相关系数为0.887两者的检验概率p值都接近0，故认为总体存在线性关系8.3偏相关分析相关系数未必是两事物线性关系强弱的体现，有夸大的趋势；偏相关系数是在控制其他变量的影响的条件下计算两变量间的相关关系；步骤：计算样本偏相关系数；进行推断8.3.2偏相关分析的基本操作Analyze菜单CorrelatePartial如下窗口1.8.3.2基本操作（续）Variables:>OKPasteResetCancleHelpOptions...ControllingforTestofSignificanceTwotailedOnetailedDisplayactualsignificancelevel8.3.2偏相关分析的基本操作（续）将待分析的变量选入Variable框中；选择一个或者多个变量到Controllingfor框中作为控制变量；...
