spss相关性分析_利用spss做Pearson相关性分析步骤详解

有不少学生会通过私信咨询老徐关于如何使用SPSS进行相关性分析的方法。实际上, 相关性分析是SPSS功能中的一个基础且常见的应用场景。这些学生通常是因为跨专业背景或者对统计软件了解较少, 在没有经过系统学习的前提下感到困惑无从下手。今天老徐将为大家详细讲解在硕士论文写作中常用到的SPSS软件进行相关性分析的具体操作步骤。

当我们探讨相关性时，则不可避免地会涉及一个术语：correlation coefficient（相关系数）。它是由统计学家卡尔·皮尔逊提出的一种衡量变量间线性关联程度的数量指标，并通常用小写字母r表示。基于不同的研究领域或应用场景, 相关系数有着多种计算方法, 其中最常见的形式是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。这种统计指标主要用于评估两个或多个随机变量之间的相互关联程度（degree of association）。在现实中许多现象之间都存在一定的关联, 因此我们往往需要对一组或多组变量之间的相互关系进行深入分析（correlative analysis）。如果两个随机变数均为连续型数据类型, 则可以直接采用Pearson方法进行计算

首先：打开SPSS软件，并导入数据。

其次：在工具栏处，点击：“分析”----”相关”----“双变量”，进行变量的选择

在变量的选取过程中，我们首先需要先确定要分析的变量

为了更好地将这两个变量纳入到‘变量’框中，在进行分析时需要确定哪些候选的参数应当被纳入考量，并且这些参数的选择范围仅限于给定的候选集合。

为了更好地将这两个变量纳入到"变量"框中，在进行分析时需要确定哪些候选的参数应当被纳入考量，并且这些参数的选择范围仅限于给定的候选集合。

在“相关系数”框中选择“Pearson”，如上图所示：

完成变量选择后,若需对数据进行详细分析或查阅,请可以选择右上方的"选项"按钮即可,并参见下图

如果对数据进行模拟分析的需求存在，则在右上角标记为"bootsTrap"的位置进行模拟分析，请参考下图

样本数就是需要模拟的总共的次数，可以自己定义

最后我们点击确定，在output窗口中可以看到：如下所示：

第一个图表展示了Pearson相关性分析的结果；第二个图表则呈现了描述性统计分析的结果；表中的字母及其具体含义较为直观；例如：Mean表示平均值；Standard Deviation则代表标准差；Pearson相关系数衡量的是变量间的线性关系强度；其中Sig（即P值）指示该关系是否具有统计学意义；N代表样本的数量

整体上已经完成了讲解。整个操作的基本流程就是这样的。期待老徐今天带来的分享能够在相关性分析时为众人提供帮助。