spss相关分析操作过程

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。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，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，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 54SPSSAU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；0.4~0.7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向相关关系。类似的，“淘宝忠诚度”分别与“淘宝客服服务态度”，“淘宝商家服务质量”之间也会有着非常紧密