spss相关分析的作用（spss相关分析步骤及分析）

本文目录一览：

• 1、SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)
• 2、spss分析方法-相关分析(转载)
• 3、Spss数据分析之相关分析/回归分析

SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

SPSS中的相关分析提供了多样化的工具来评估不同变量类型间的相关性。主要方法包括Pearson、Spearman秩相关以及卡方检验。对于连续变量，Pearson相关系数是最常用的，它适用于直线关系且变量符合正态分布的情况，但极端值可能影响结果；Spearman秩相关则更宽容，适合非正态分布和等级资料，但效能略低。

总结：在SPSS中进行相关性分析时，新手需要根据数据的特性和研究目的选择合适的方法。卡方检验适用于二分类变量，Pearson相关系数适用于线性关系，Spearman相关系数适用于非线性和非正态数据，而Kendall的τb相关系数则适用于有序分类变量。灵活运用这些工具，可以更有效地进行相关性分析。

首先，卡方检验（Chi-Square Test），适用于非正态分布的二分类变量，通过比较卡方统计量与期望概率的差异，判断变量间是否存在显著关联。例如，通过药物治疗效果的卡方检验，如图1所示，结果显示药物单独使用与联合放疗在治疗有效性上有显著差异。

在SPSS中，新手可以通过多种方法分析数据间的相互影响和独立性变化，包括卡方检验、Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall的τ-b（K）相关系数。每种方法都有其适用的数据类型和场景。

spss分析方法-相关分析(转载)

1、简单相关分析：用于判断两个变量是否显著相关。偏相关分析：在多元情况下，通过控制其他变量的影响，揭示出两个变量的真实相关性。距离分析：适用于处理多个变量的复杂关系，通过聚类分析划分变量类别。理论基础：探究随机变量间的关系，区分函数关系和相关关系。

2、在社会研究中，要先计算 r 系数值，即先判断变量之间是否存在相关关系，才能决定是否运用线性回归分析法来预测数值。如果r系数值很小，即相关性很弱或者不相关，那么就不要用线性回归方程式来预测，因为这样所犯的误差会很大。

3、启动spss软件，操作如下：注意把文件类型改成xls，找到要打开的数据表格。属性选择默认的即可，点击确定。对导入的数据，进行主成分分析（SPSS）的。按照下图进行降维操作。本来右侧黄色的量都是在左侧栏中的，只需要把变量（注意是变量，不包括地区）选中（可以多选）到导入右侧。

Spss数据分析之相关分析/回归分析

1、相关分析只能得出两个变量间的相关关系，并不能得出一个变量对另一个变量的预测作用，而线性回归则可以得出变量间的预测/影响作用。在线性回归中，如果只研究一个自变量对一个因变量的影响，则为简单线性回归；如果自变量有两个及以上时，则为多元线性回归。

2、相关性分析，如pearson相关分析，在SPSS中的主要目的是简单地考察变量之间的关系。该分析通常只考虑两个变量之间的简单关联，而不会在计算相关性时考虑其他控制变量的影响。因此，相关性分析的结果仅反映两变量之间的直接关系。相比之下，回归分析则是对所有自变量和因变量进行综合考虑的结果。

3、SPSS相关性分析时两变量负相关，回归分析却是正相关，解释如下：pearson相关分析在spss中的作用是简单地考虑变量之间的关系。 尽管可以在分析过程中同时放置多个变量，但是结果是两个变量之间的简单关联，也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量。但是，回归是不同的。

4、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。

5、在SPSS进行主成分分析后，若需进行回归分析，首先要确保保存了因子得分。在进行分析时，因子得分项会自动计算出来，例如因子F1对应duFAC1-1列，FF3等也类似，可以直接利用这些因子作为自变量。回归分析通常要求只有一个自变量和一个因变量，因此，如果需要多个主因子参与，可能需要考虑使用多项式回归分析。