spss典型相關(guān)分析(spss典型相關(guān)分析結(jié)果解讀)

如何在SPSS里面進(jìn)行典型相關(guān)分析

朋友,你這個(gè)數(shù)據(jù)可采用pearson相關(guān)分析就可以,spss的步驟如下：1、單擊Analyze——Correlate——Bivariate...,則彈出相關(guān)分析Bivariate Correlations對(duì)話框2、把左邊的源變量（情感溫暖Q和T1）調(diào)入右邊的矩形框內(nèi),同時(shí)勾選Pearson選項(xiàng)

SPSS常用的相關(guān)性分析方法解析（轉(zhuǎn)載）

相關(guān)性分析旨在分析兩組數(shù)據(jù)之間是否相互影響，彼此是否獨(dú)立的變動(dòng)。SPSS內(nèi)部提供了多種分析數(shù)據(jù)相關(guān)性的方法：卡方檢驗(yàn)（Chi-SquareTest），Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算，Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算和Kendall的tau-b（K）相關(guān)系數(shù)計(jì)算。這四種分析方法適用于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型，下面向大家介紹常用的SPSS相關(guān)性分析方法。

   1.卡方檢驗(yàn)（Chi-SquareTest）

   卡方檢驗(yàn)（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一種統(tǒng)計(jì)方法，在一定的置信水平和自由度下，通過(guò)比較卡方統(tǒng)計(jì)量和卡方分布函數(shù)概率值，判斷實(shí)際概率與期望概率是否吻合，進(jìn)而分析兩個(gè)分類(lèi)變量的相關(guān)性。

   卡方檢驗(yàn)（Chi-SquareTest）適用于不服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，兩組變量是無(wú)序的。使用SPSS進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的操作方法，大家可以登錄SPSS中文網(wǎng)站進(jìn)行學(xué)習(xí)，這里僅作原理性的介紹。如圖1是某種藥物單獨(dú)使用和藥物與放療同時(shí)使用時(shí)，治療是否有效的卡方檢驗(yàn)結(jié)果。

圖1某地某種疾病發(fā)病人數(shù)統(tǒng)計(jì)

   個(gè)案處理摘要顯示了有效數(shù)據(jù)和無(wú)效數(shù)據(jù)的數(shù)量。VAR00001*VAR00002交叉表顯示各變量對(duì)應(yīng)的頻數(shù)，VAR00001列1代表單獨(dú)使用藥物，2代表藥物與放療同時(shí)使用，VAR00002行1代表有療效的人數(shù)，2代表無(wú)療效的人數(shù)。

   行列變量為各為二組，自由度為（2-1）×（2-1）=1，Pearsonχ2值為22.475，顯著性數(shù)值為0.000小于0.05，有顯著性差異，不能接受無(wú)關(guān)假設(shè)，即單獨(dú)使用藥物與藥物放療同時(shí)進(jìn)行有顯著性差異。

   2.Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算

   Pearson相關(guān)系數(shù)用于評(píng)估兩組數(shù)據(jù)是否符合線性關(guān)系，不能用于符合曲線關(guān)系的數(shù)據(jù)，線性相關(guān)越強(qiáng)，Pearson相關(guān)系數(shù)就越接近1（線性遞增）或-1（線性遞減）。圖2為一組數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性檢驗(yàn)，可以看出，Peason相關(guān)系數(shù)0.984，表明兩者有較強(qiáng)的線性相關(guān)性，一般認(rèn)為<0.3無(wú)相關(guān)性，0.3～0.7弱相關(guān)性，>0.7較強(qiáng)的相關(guān)性。

圖2Pearson檢驗(yàn)結(jié)果

   3.Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算

   Spearman相關(guān)系數(shù)適用于不滿足線性關(guān)系，且不滿足正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，如圖3所示，實(shí)際這是兩組隨機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，用Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算時(shí)，結(jié)果為0.257，<0.3無(wú)相關(guān)性，與Pearson相關(guān)系數(shù)類(lèi)似，<0.3不相關(guān)，0.3～0.7為弱相關(guān)，>0.7為強(qiáng)相關(guān)。

圖3Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算

   4.Kendall的tau-b（K）相關(guān)系數(shù)計(jì)算

   進(jìn)行Kendall的tau-b（K）相關(guān)分析，需要滿足下列3個(gè)條件：

   1.兩個(gè)變量是有序分類(lèi)變量；

   2.兩個(gè)變量相對(duì)應(yīng)的研究對(duì)象是一定的。

   例如調(diào)查工資與學(xué)歷之間的關(guān)系，兩個(gè)變量學(xué)歷和收入都是等級(jí)變量，符合條件1；兩個(gè)變量均對(duì)應(yīng)同一研究對(duì)象：一個(gè)區(qū)域內(nèi)的所有工作的成年人。符合條件2。收入等級(jí)分別為1高收入，2中收入，3低收入，學(xué)歷等級(jí)分別為1高學(xué)歷，2中等學(xué)歷，3低學(xué)歷。結(jié)果分析如圖4所示。相關(guān)系數(shù)為0.480，有弱的相關(guān)性。

圖4Kendalltau-b系數(shù)計(jì)算

   對(duì)于不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)，應(yīng)采用不同的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行相關(guān)性分析，SPSS內(nèi)置了豐富的統(tǒng)計(jì)計(jì)算功能，可以充分滿足不同統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的使用需求。

用SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析（懂的來(lái)）

簡(jiǎn)單，把因變量分別輸入好，就是每個(gè)年度的數(shù)據(jù)，如：總?cè)丝跒橐蜃兞?，然后下面一排就是各個(gè)年度的具體數(shù)字，把每個(gè)因變量都輸入好，要想改因變量的名稱就在SPSS的左下角那里，點(diǎn)另一個(gè)窗口，在改名稱。第二部，相關(guān)分析的話就是要考慮所用的方法，建議用相關(guān)系數(shù)來(lái)判定，越近1就越好，影響越大。步驟是點(diǎn)分析-相關(guān)性-雙因素，進(jìn)入窗口了以后把每個(gè)因素都選進(jìn)第二個(gè)窗口，點(diǎn)確定，就出來(lái)結(jié)果了

spss中的典型相關(guān)分析

有兩個(gè)可能的原因：

1.檢查你的數(shù)據(jù)是否適合做典型相關(guān)分析，具體可以參考相關(guān)的統(tǒng)計(jì)書(shū)籍。

2.你的語(yǔ)句本身有錯(cuò)誤，給一個(gè)例子：

includefile'F:\ProgramFiles\SPSS\canonicalcorrelation.sps'.

cancorrt1=x1x2x3

/t2=y1y2.

注意例子中的.號(hào)的位置！

3.我按照這個(gè)例子運(yùn)行完全沒(méi)有問(wèn)題。結(jié)果如下：

RunMATRIXprocedure:

CorrelationsforSet-1

x1x2x3

x11.0000.8772.7102

x2.87721.0000.5760

x3.7102.57601.0000

CorrelationsforSet-2

y1y2

y11.0000.8240

y2.82401.0000

CorrelationsBetweenSet-1andSet-2

y1y2

x1.9716.8154

x2.8829.4857

x3.8403.8009

CanonicalCorrelations

11.000

2.944

Testthatremainingcorrelationsarezero:

Wilk'sChi-SQDFSig.

1.00083.7366.000.000

2.10819.9902.000.000

StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-1

12

x1-.4451.725

x2-.346-2.009

x3-.308.203

RawCanonicalCoefficientsforSet-1

12

x1-.226.878

x2-.060-.348

x3-.056.037

StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-2

12

y1-1.109-1.373

y2.1361.760

C

RawCanonicalCoefficientsforSet-2

12

y1-.226-.279

y2.030.393

CanonicalLoadingsforSet-1

12

x1-.967.107

x2-.914-.379

x3-.823.271

CrossLoadingsforSet-1

12

x1-.967.101

x2-.913-.358

x3-.823.256

CanonicalLoadingsforSet-2

12

y1-.997.077

y2-.778.628

CrossLoadingsforSet-2

12

y1-.997.073

y2-.778.593

RedundancyAnalysis:

ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyItsOwnCan.Var.

PropVar

CV1-1.816

CV1-2.076

ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyOppositeCan.Var.

PropVar

CV2-1.815

CV2-2.068

ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyItsOwnCan.Var.

PropVar

CV2-1.800

CV2-2.200

C

ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyOppositeCan.Var.

PropVar

CV1-1.799

CV1-2.179

------ENDMATRIX-----

用spss如何分析兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性？

用spss分析兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性步驟如下：

1、第一步，電腦安裝SPSS軟件包，最好使用最新版本，功能比較齊全。打開(kāi)SPSS軟件，導(dǎo)入你需要分析的數(shù)據(jù)，這里以excel數(shù)據(jù)為例子。依次點(diǎn)擊【文件】-【打開(kāi)】-【數(shù)據(jù)】。

2、第二步，選擇excel數(shù)據(jù)，確認(rèn)導(dǎo)入后，查看數(shù)據(jù)是否導(dǎo)入正常。

3、第三步，進(jìn)行相關(guān)性分析。依次點(diǎn)擊【分析】-【相關(guān)】-【雙變量】。

4、第四步，然后，把變量從左側(cè)選擇到右側(cè)變量框里面，勾選person相關(guān)，雙側(cè)檢驗(yàn)等等。

5、第五步，點(diǎn)確定，相關(guān)性的結(jié)果就在輸出文檔里面了。你也可以把結(jié)果復(fù)制導(dǎo)出到word或者excel。

這樣就完成了用spss分析兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性。