如何用spss分析两组数据的相关性?
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光点科技
2023-08-15 广告
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
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2023-10-11 · 百度认证:SPSSAU官方账号,优质教育领域创作者
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相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。
用户可自由拖拽分析项进入分析列表框,区别仅在于输出格式不同。
相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系;首先判断是否有关系(有*号则表示有关系,否则表示无关系);
接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关,反之为负相关);
最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于0.4则表示关系紧密);
相关系数常见有两类,分别是Pearson和Spearman,本系统默认使用Pearson相关系数。
在相关分析之前,SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外,SPSSAU还提供Kendall相关系数。三个相关系数的区别如下表格:
SPSSAU操作如下:
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