spss对数据进行相关性分析实验报告.docx

spss对数据进行相关性分析实验报告管理统计实验报告实验一一. 实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二. 实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate， 弹出一个对话窗口。C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。读入数据后：A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.05,接受零假设，即这组数据服从标准正态分布。Test2是检验这组数据是否服从均匀分布，从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从均匀分布。Test3是检验这组数据是否服从指数分布，从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从指数分布。Test4是检验这组数据是否服从泊松分布，从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从泊松分布。三、实验总结k-s检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。6