SPSS统计与分析讲稿第十二章利用SPSS进行相关分析课件.pptVIP

第十二章直线回归与相关;下一张;如人的身高与体重的关系，作物种植密度与产量的关系，食品价格与需求量的关系等等，这些变量间都存在着十分密切的关系，但不能由一个或几个变量的值精确地求出另一个变量的值。统计学中把这些变量间的关系称为相关关系，把存在相关关系的变量称为相关变量。;;对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性相关称为复相关分析；研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析。;回归分析是研究一个自变量或多个自变量(Independent)与一个依变量(Dependent)之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法。;研究“一因一果”，即一个自变量与一个依变量的回归分析称为一元回归分析；

研究“多因一果”，即多个自变量与一个依变量的回归分析称为多元回归分析。

一元回归分析又分为直线回归分析与曲线回归分析两种；多元回归分析又分为多元线性回归分析与多元非线性回归分析两种。;SPSS的相关分析功能被集中在Statistic菜单的Correlate子菜单中，它包括以下3个过程：

Bivariate过程：此程度用于进行两个/多个变量之间的参数/无参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果，这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上用户对它的使用可能占到相关分析的95%以上。

Partial过程：就是偏相关分析。当需要进行相关分析的两个变量取值均受到其他变量的影响时

Distance过程：该过程一般不单独使用，而是作为因素分析、聚类分析和多维尺度分析的预先分析过程，以协助了解复杂数据集的内在结构，为进一步分析做准备;在进行相关分析之前必须做散点图，以判断两变量之间有无相关趋势，及趋势是否呈线性(Line)关系，如果在图形上两个变量之间存在线性相关趋势，才能继续后面的分析。

(1)、散点图分析：

GraphsScatterSimple

散点图中可以看出，体重与肺活量有着非常明显的直线相关趋势，并且从图中可以看出，没有影响过强的异常点，因此可放心地进行相关分析；如果有过强点，可考虑曲线回归分析或其它相关??析;Options对话框;;(3)结果分析;这是描述统计量，有平均值和标准差;;1、现抽取1963-1982年共20年的统计数据(见研究投资性变量)，试分析投资性变量与国民收入之间的相关关系。

2、研究商品零售总额与收入间的相关关系(数据见商品零售总额与收入)

3、试分析体重与进食量的关系(数据见体重与进食量)

4、试分析高一与高二数学成绩的关系(高一与高二数学成绩);当分析两个变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响掺和在里面，使得计算出的相关系数难以体现出这两个变量间的真实相关关系。这时就要用Parial过程进行偏相关分析。

例现已测得20名糖尿病人的血糖(y，mmol/L)、胰岛素(x1，mU/L)及生长激素(x2，ug/L)的测量数据。请分析糖尿病人的血糖与生长激素浓度间有无相关关系。;Options对话框;(2)Parial分析过程;;1、现测定30名13岁男童的身高、体重、肺活量数据，试分析身高与肺活量的关系，以体重作为控制变量

2、研究商品零售总额与收入间的相关关系(数据见商品零售总额与收入)

3、试分析体重与进食量的关系(数据见体重与进食量)

4、试分析高一与高二数学成绩的关系(高一与高二数学成绩);Distance过程是对观察值之间或变量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对变量之间或一对观测值之间的广义的距离

例在某体育比赛中，有中、英、法等7个国家的裁判对选手进行评分，评分结果见judges.sav。请根据评分高低判断哪些国家的裁判比较类似，为以后的聚类分析提供信息。;Measure对话框;Measure对话框;下一张;Measure对话框;Options对话框;(1)、对话框介绍

Analyze----Correlate----Distance的顺序打开主对话框。

Variables框：用于选入需要进行距离相关分析的变量，至少需要选入两个

LableCasesby框：选择一个变量，其取值会在输出结果中给相应记录加上标签，以方便阅读。该框只在分析记录间距离时可用

ComputeDistances单选框组：其中有两个选择，Betweencases表示做记录之间的距离相关分析；Betweenvariables表示做变量之间的距离相关分析;Measure单选框组：用于分析时采用的距离类型。Dissimilarities为不相似性测距，即数值越大表示距离越远；Similar