SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

1、SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤Prepared on 21 November 2021SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤选题:对某地29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),运用相关分析法来 分析其身高与体重是否相关。实验目的:任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分 析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高(cm)、体重(kg),以判断两个变量之间相互关系的密切程度。实验变量:编号Number,身高height (cm),体重weight (kg)原始数据:Numberheightweight1322303464345376367428319331

2、0371150122813411432实验方法:皮尔逊相关分析法154716471741184319452038213222342340243925382636273528402932软件:操作过程与结果分析：第一步：导入Excel数据文件?1. open data documentopen dataopen；2. Opening excel data sourceOK.第二步：分析身高(cm)与体重(kg)是否具有相关性1 .在最上面菜单里面选中Analyzecorrelatebivariate?,首先使用 Pearson, two-tailed, 勾选 flag significant c

3、orrelations 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:MeanStd. DeviationX身高(cm)体重(kg)2929Descriptive Statistics图为基本的描述性统计量的 输出表格，其中身高的均值(mean)为、标准差(standard deviation)为、样本容量(number of cases)为29；体重的均值为、标准差为、样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不 显着OCorrelations身高(cm)体重(kg)身高 (cm)Pears

4、on CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares and CrossproductsCovarianceX129.719“.00029体重(kg)Pearson CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares and CrossproductsCovarianceX, 719“.00029129*. Correlation is significant at the level (2-tailed),11 4*0 Jj析结果表，从表 中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为，即|r| 二 ,表示体重与身 高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。另外，两者之间不相关的双侧 检验值为，图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为以下，认为标 记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结 论：学生的体重与身高存在显着的正相关性，当体重越高时，身高也越 后J O 第三步： 画散