SPSS统计软件..相关系数?
等级相关系数(Coefficient of Rank Correlation) [编辑]什么是等级相关系数 在实际应用中,有时获得的原始资料没有具体的数据表现,只能用等级来描述某种现象,要分析现象之间的相关关系,就只能用等级相关系数。
等级相关系数亦称为“秩相关系数”,是反映等级相关程度的统计分析指标。
常用的等级相关分析方法有Spearman等级相关和Kendall等级相关等。
[编辑]等级相关系数的计算步骤 1、把数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。
2、按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。
3、按下式计算相关系数: 其中:等级相关系数记为rs,di为两变量每一对样本的等级之差,n为样本容量。
等级相关系数与相关系数一样,取值-1到+1之间,rs为正表示正相关,rs为负表示负相关,rs等于零为零相关,区别是它是建立在等级的基础上计算的,较适用于反映序列变量的相关。
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如何用SPSS计算相关系数r,画散点图
相关系数有两咱,一是pearson,另外一个是spearman。
一般是使用pearson,一般来说正态的数据是使用pearson,绝大多数的数据都是使用这个。
如果是想进行正态检验,以及想进行相关分析,而且相关分析后想进行回归分析。
那么你可以使用在线SPSS软件SPSSAU,这个比较傻瓜,操作也非常的简单,而且里面有相关分析这些的自动化文字分析结果,直接就能得到文字分析结果。
SPSS做相关分析,通过了显著性检验,但相关系数低,怎么解释
展开全部 该答案给出的是进行相关性分析后进一步分析时用的矩阵。
SPSS中样本相关阵需要先用“分析——相关——双变量”进行分析参考原文:因子分析是从众多的原始变量中重构少数几个具有代表意义的因子变量的过程。
其潜在的要求:原有变量之间要具有比较强的相关性。
因此,因子分析需要先进行相关分析,计算原始变量之间的相关系数矩阵。
如果相关系数矩阵在进行统计检验时,大部分相关系数均小于0.3且未通过检验,则这些原始变量就不太适合进行因子分析。
进行原始变量的相关分析之前,需要对输入的原始数据进行标准化计算(一般采用标准差标准化方法,标准化后的数据均值为0,方差为1)。
本文来自: 人大经济论坛 SPSS论坛 版,详细出处参考: http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2921433&page=1
SPSS的这个相关系数矩阵是怎么做出来的
首先:analyze-correlate-bivariate-选择变量之后,OK 输出的就是相关系数矩阵(相关系数下面的Sig是显著性检验结果的P值,越接近0越显著)表格下方也有一些相关解释,记得看明白再做进行下一步如果你比较熟悉电脑excel表格的操作,就直接按下列提示得出SPSS相关系数矩阵:首先,分析-降维-因子分析;然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”,点“描述”,在下边的“相关矩阵”框中,选中“系数”“显著性”“行列式”;最后,点“确定”即可。
在SPSS中求相关系数怎么做
给你举个例子吧2*2的表格那么你就把第一个变量分为1,2两个。
第二个变量也分为1,2两个。
然后把人数或者其他的它们对应的数字输入到spss第三列,然后把数字加权。
2*2的表格就有四种方式。
注意数据不要输错,要一一对应。
然后点analyze--descriptive statistics--crosstabs--把变量点入,同时在statistics选项中点correlation,然后点ok。
因为我不会上传图片,没法发图片,如果还不懂,我再详细的和你说。
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做这个最主要的是数据要对应的输进去。
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利用SPSS软件,怎么算出两个变量(X,Y)的协方差和相关系数?
1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的.3、主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性.而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有.4、回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系.估计你只是自己想象了一个例子,实际中一般是不会有这样的分析案例的.
SPSS计算相关系数
graphs——time series——autocorrelations,把你要分析的变量选择到variables里面,把Display的Autocorrelations和Partial autocorrelations勾上。
然后ok分析。
出来的结果中ACF为自相关系数,而PACF为偏相关系数的图。
您的补充问题我已经通过消息回复你了,请查收。
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