第一节相关分析(2)Correlate菜单相关分析用于描述两个变量间联系的密切程度，其特点是变量不分主次，被置于同等的地位。在Analyze的下拉菜单Correlate命令项中有三个相关分析功能子命令Bivariate过程、Partial过程、Distances过程，分别对应着相关分析、偏相关分析和相似性测度的三个spss过程。Bivariate过程用于进行两个或多个变量间的相关分析，如为多个变量，给出两两相关的分析结果。Partial过程，当进行相关分析的两个变量的取值都受到其他变量的影响时，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。Distances过程用于对同一变量各观察单位间的数值或各个不同变量间进行相似性或不相似性分析一般不单独使用，而作为因子分析等的预分析。Correlate菜单Bivariate相关分析在进行相关分析时，散点图是重要的工具，分析前应先做散点图，以初步确定两个变量间是否存在相关趋势，该趋势是否为直线趋势，以及数据中是否存在异常点。否则可能的出错误结论。基本操作Analyze—Correlate—Bivariate，图8－1BivariateCorrelations对话框双侧检验单侧检验计算积距相关系数，连续性变量才可采用。计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。在输出结果中，相关系数的右上角上有“＊”则表示显著性水平为0.05；右上角上有“＊＊”则表示显著性水平为0.01。见图8－2图8－2Optins对话框对每一个变量输出均值、标准差和无缺省值的观测数。叉积离差和协方差距阵。计算某个统计量时，在这一对变量中排除有缺省值的观测值。对于任何分析，有缺省值的观测值都会被排除。1连续变量的相关分析实例例1score.sav从大学统计系学生中随机抽取16人,分析统计学成绩和数学成绩的关系.相关分析实例例2十只小鸡的体重与鸡冠的数据:分析小鸡的体重与鸡冠的相关关系相关分析实例从表中可看出，Pearson相关系数为0.865，即小鸡的体重与鸡冠的相关系数为0.865，这两者之间不相关的双尾检验值为0.001。。从统计结果可得到，小鸡的体重与鸡冠重之间存在正相关关系，当小鸡的体重越大时，则小鸡的鸡冠越重。并且，否定了小鸡的体重与鸡冠重之间不相关的假设。结果分析例3:某公司为了了解营销手段对某一种食品产品的销售量产生的影响，统计了三年期间的周销售数据，见SPSS数据文件food.sav。相关分析实例研究周销售量,促销价格,特...
