spss对数据进行相关性分析实验报告

1、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

2、数R值，r越大，说明越相关。越小，贝U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。 地区 人均食出|粮食单价|人均收入| 1 992 .76 2512 2 772 2003 3 963 1.01 2139 4 1267 1 37 3329 5 刃4 .72 21

3、0S 6 639 73 1641 7 &21 77 1611 8 711 .72 1684 9 曲 .70 1951 10 540 74 1532 11 644 4 1612 12 7G7 .70 1727 13 723 .63 2045 763 75 1963 15 1072 1.21 2675 17 66S .70 1683 18 1234 98 2925 19 5花 65 1691 733 创 1929 21 963 1 49 2032 22 717 90 1906 23 716 72 1705 24 527 .61 1542 25 B29 70 1987 2C 1016 1 04 23

4、69 26 S50 78 17G4 27 928 1.01 2087 26 050 .93 1959 29 952 72 2101 30 09 ,63 1S77 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。 Correlations 人均食 品支出 均单价 人均收入 人闽貢品袁出 Ftearson Correlation 1 .730* .921* 砸.(2-tailed) ri ,000 mm hl 31 31 31 很負平均单价Pear son Correlation

5、730标 1 .635* Siq tailed) ,000 mm 忖 31 31 31 人均收入Pearson Correlstian .921* ,625*: 1 Sq. (2-iled： ,0 000 |i N 31 31 31 * CorreLation is signifluant at the 0.01 level (2-tailed) 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 0.000 B. 点击

6、0K，系统输出结果，如下表。 CfHYte&llirig far. 粮倉电价 人均倉出 人均吹入 人均食岀 1.GOOD ( 0) 圧 t 2B) P二.000 人均收入 )-0 0 O 2 0 CCoefficiert / (D.J-) / 2-t ailed Sinificanjce) .is printed, if a coefficient cannot be conputed. 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0.8665 One-Sa

7、mple KoIrnDgorov-Smirnoy Test 4 人均收入 N 31 Exponential parameter.4 Mean 2002.S4 Most Extreme Absolute .535 Differences Poatire *200 Negative .535 Kolmogorov- S(nirnov Z 2.977 Asymp. Sig. (2-tailed J .00 乩 Test Distributior K ExpariEritial. b. Calculated from data. ne-Gample kolmogorov-Gmirnav lest 2

8、人均收入 N 31 Poisson Parameterb 2002.84 Most EKtrenne Atsalute ,404 Diffierences Positive Negate Kolmogorov-Smirnov Z 2.251 Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 乩 Test distribution is Poisson. b- Cdtuldted from data, 在上面有四个检验，Testi是检验这组数据是否服从标准正态分布，从表中 可看出T检验的显著性概率为0.1400.05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