pearson相关系数_线性关系Pearson相关分析

线性关系---Pearson相关分析

线性关系---相关分析:相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。SPSS软件是进行相关性分析的常用软件。下面介绍怎么用spss来做相关性分析。

方法:

1、打开SPSS软件;点击“开始”按钮,双击“SPSS ”软件。导入数据:点击左上角“文件”-----“打开”-----“数据”,并选择你的数据,如果为spss数据可以直接导入,若为excel 格式,需要在“文件类型”框中选择“excel格式”。

3a91c312645c38ba7c014191f9732544.png237a6746f84a7f288a5c2669ba6c2163.png

2、开始做数据分析:在工具栏处,点击:“分析”----”相关”----“双变量”,如下图所示,则开始进行变量的选择

4049dcad497b5918dfeef7385bf7cf11.png

3、如图,需要先确定要分析的变量,首先将两个变量放入“变量”框中。此时,需要注意,要分析哪几个变量就只能选择那几个变量,而不能将所有的变量选入;当然,如果分析的是多有的变量,也可以同时将所有的变量选入,然后,选择在“相关系数”框中选择“Pearson”。因为,这里的两个变量为连续性的变量,因此采用pearson 相关分析;若为两个分类变量,或者一个分类变量一个连续性的变量,则可以用Spearman 相关分析。

8427a4baed2d92cb85d587a9e0c94139.png

4、选择好变量之后,如果需要对数据进行一定的描述,或者查看,可以打开右上角的按钮,即选择“选项”,如下图所示:

193f810c7dbc6a6018039c9617196136.png

5、大部分分析需要对原始数据进行统计描述,即如果需要进行描述性分析,可以选择均值和标准差,如上图所示的mean (均值)和 sd (标准差),分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述,并点击“确定按钮”

6、如果需要对数据进行模拟分析,则可以选择右上角的“bootsTrap”模拟分析,打开后如下图所示。其中样本数为需要模拟的总共的次数,可以自己定义;后面的种子数,是开始模拟随机数字的起始种子数,同样可以自行定义。其中的置信区间为CI, 即结果的可信区间。

c5301c1f95cfe1c0aca6e830a1c270d6.png

7、单击确定后,在output窗口中可以看到:结果如下所示。结果给出两个分析,一个是描述性分析,为以下的第二个图,和pearson 相关分析结果为第一个图。

765dc3c9dc57f5a5fd9743c187d0baca.png

8、一般结果,应该先描述第二个图的表格含义,其中mean表示均值,为两个连续性变量的均数;第二个值为Std. Deviation 表示标准差,即原始数据的标准差。

9、第一个图为pearson correlations表格为相关系数表,其中pearson correlation 为相关系数sig 为P 值(<0.05为有显著性意义)N 为样本量。

以上是线性关系---Pearson相关分析的所有内容,赶快动手操作吧!

50f3f609477a3a1f0638705610088cc0.png

版权声明:本文为weixin_39587407原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。