spss相关分析操作过程

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1、相关分析定义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。分析项相关分析说明网购满意度，重复购买意愿网购满意度和重复购买意愿之间是否有关系，关系紧密程度如何?分析过程相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系。1.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2.首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)3.接着判断关系为正相关或者负相关(相关

2、系数大于0为正相关，反之为负相关)4.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，默认使用Pearson相关系数。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：系数使用场景备注Pearson定量数据，数据满足正态性时正态图可查看正态性，散点图展示数据关系Spearman定量数据，数据不满足正态性时正态图可查看正态性，散点图展示数据关系Kendall定量数据一致性判断通常用于评分数据一致性水平研究

3、，比如评委打分，数据排名等如果多个量表题表示一个维度，可使用“生成变量”的平均值功能。将多个量表题合并成一个整体维度。分析结果格式1（当仅放入一个框中时）：　平均值标准差分析项1分析项2分析项3分析项4分析项5分析项13.430.761分析项23.930.86.673**1分析项33.840.90.740**.712**1分析项43.321.01.681**.705**.642**1分析项53.031.09.520**.666**.489**.604**1*p<0.05**p<0.01格式2（两个框均放置

4、项时）：　分析项1分析项2分析项3分析项4.641**.705**.242**分析项5.520**.656**.589**分析项6.321**.875**.242**分析项7.611**.705**.342**分析项8.530**.826**.589***p<0.05**p<0.01*备注：通常情况下会使用格式1，如果希望格式2，则右侧两个框中均需要放置分析项。单从相关分析方法角度看，其并不区分X和Y，但从实际意义上看，通常是研究X和Y的相关关系。相关分析案例Contents1背景42理论43操作54SP

5、SSAU输出结果65文字分析66剖析71背景研究“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”分别与“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”之间的关系情况，此句话中明显的可以看出“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”这两项为X；而“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”这两项为Y。2理论相关分析是研究两个定量数据之间的相关关系情况，以及相关分析是研究有没有关系。如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.

6、4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。如果说相关系数值小于0.2，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫0.05水平显著，2个*号叫0.01水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。相关系数的计算有两种，一种叫Pearson相关系数（默认）；另外一种叫Spearman相关系数（使用非常少）。从理论上讲，数据分布呈现出不正态时则使用Spearman相关系数，但无论是Pearson或者Spearman相关系数，其实际

7、依旧是研究相关关系，结论上并不会有太大区别；并且数据正态分布通常在理想状态下才会成立。因而现实研究中使用Pearson相关系数的情况占绝大多数。3操作第一步：将EXCEL数据/SPSS数据导入到SPSSAU中，选择右上角[上传数据]第二步：从菜单上依次选择通用方法→相关第三步：这里区分了X和Y，所以对应放入即可。如果并不区分X或者Y，直接把所有项放入“分析项Y（定量）”框中即可。4SPSSAU输出结果当然也可以输出这样的格式【当所有项均放入同一个框中时】，如下（下表格中还输出平均值和标准差，常见格式，意义

8、不大）：5文字分析上表使用相关分析去研究“淘宝商家满意度”，“淘宝忠诚度”分别与“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”之间的相关关系情况，并且使用Pearson相关系数去表示相关关系情况。从上表可以看到：“淘宝商家满意度”分别与“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”之间均呈现出显著性(P<0.01)，并且相关系数值均高于0.7，说明“淘宝商家满意度”分别与“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”之间均有着非常紧密的正