SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤.doc

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤
选题:
对某地29名13岁男童得身高(cm)、体重(kg),运用相关分析法来分析其身高与体重就是否相关。
实验目得:
任何事物得存在都不就是孤立得,而就是相互联系、相互制约得。相关分析可对变量进行相关关系得分析,计算29名13岁男童得身高(cm)、体重(kg),以判断两个变量之间相互关系得密切程度。
实验变量:
15
160、5
47
16
153、0
47
17
147、6
41
18
157、5
43
19
155、1
45
20
160、5
38
21
143、0
32
22
149、4
34
23
160、8
40
24
159、0
39
25
158、2
38
26
150、0
36
27
144、5
35
28
154、6
40
29
156、5
32
编号Number,身高height(cm),体重weight(kg)
原始数据:
Number
height
weight
1
135、1
32
2
139、9
30
3
163、6
46
4
146、5
34
5
156、2
37
6
156、4
36
7
167、8
42
8
149、7
31
9
145、0
33
10
148、5
37
11
165、5
50
12
135、0
28
13
153、3
41
14
152、0
32
实验方法:
皮尔逊相关分析法
软件:
spss19、0
操作过程与结果分析:
第一步:导入Excel数据文件   
1、 open data document——open data——open;

2、 Opening excel data source——OK、

第二步:分析身高(cm)与体重(kg)就是否具有相关性
1. 在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate ,首先使用Pearson,twotailed,勾选flag significant correlations
进入如下界面:

2. 点击右侧options,勾选Statistics,默认Missing Values,点击Continue

输出结果:
Descriptive Statistics

Mean
Std、 Deviation
N
身高(cm)
152、576
8、3622
29
体重(kg)
37、65
5、746
29
图为基本得描述性统计量得输出表格,其中身高得均值(mean)为152、576cm、标准差(standard deviation)为8、3622、样本容量(number of cases)为29;体重得均值为37、65kg、标准差为5、746、样本容量为29。两者得平均值与标准差值得差距不显著。
Correlations

身高(cm)
体重(kg)
身高(cm)
Pearson Correlation
1
、719**
Sig、 (2tailed)

、000
Sum of Squares and Crossproducts
1957、953
967、816
Covariance
69、927
34、565
N
29
29
体重(kg)
Pearson Correlation
、719**
1
Sig、 (2tailed)
、000

Sum of Squares and Crossproducts
967、816
924、312
Covariance
34、565
33、011
N
29
29
**、 Correlation is significant at the 0、01 level (2tailed)、

图为相关分析结果表,从表中可以瞧出体重与身高之间得皮尔逊相关系数为0、719,即|r|=0、719,表示体重与身高呈正相关关系,且两变量就是显著相关得。另外,两者之间不相关得双侧检验值为0、000,图中得双星号标记得相关系数就是在显著性水平为0、01以下,认为标记得相关系数就是显著得,验证了两者显著相关得关系。所以可以得出结论:学生得体重与身高存在显著得正相关性,当体重越高时,身高也越高。
第三步:画散点图:选中Graphs——Legacy Dialogs——Scatter/dot——
Simple scatter——define、

得到散点图,如下图: