spss分析方法-对应分析（转载）

1. spss分析方法-对应分析（转载）

对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说：
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  实际应用 
  
  理论思想 
  
  建立模型 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  分析结果 
  
 
  
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  一、实际应用 
  
 对应分析法 可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系 。当所涉及的 分类变量类别较多或者分类变量的个数较多 的时候，我们就需要用到对应分析。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  二、理论思想 
  
 
  
  
 
  
  
 由于指标型的因子分析和样品型的因子分析反映的是一个整体的不同侧面，因此它们之间一定存在内在的联系。如果能够有效利用这种内在联系所提供的信息，对更全面合理地分析数据具有很大的帮助。在因子分析中，如果研究的对象是样品，可采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，因为这两种因子分析方法必须分别对样品和变量进行处理，所以这两种分析方法往往存在着相互对立的关系，为我们发现和寻找它们的内在联系制造了困难。而对应分析通过一个过渡矩阵Z将两者有机地结合了起来。 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构，以点的形式在较低维的空间中表示出来。 首先，给出指标变量点的协差阵A=Z，Z和样品点的协差阵B=ZZ’，由于两者有相同的非零特征根，所以可以很方便地借助指标型因子分析而得到样品型因子分析的结论。如果对每组变量选择前两列因子载荷，那么两组变量就可以画出两个因子载荷的散点图。由于这两个图所表示的载荷可以配对，于是就可以把这两个因子载荷的两个散点图画到同一张图中，并以此来直观地显示各行变量和各列变量之间的关系。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  三、建立模型 
  
 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  数据条件： 
  
 [if !supportLists]§ [endif]不能用于相关关系的假设检验
  
 
  
  
  对应分析案例： 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 题目：费希尔在1940年首次介绍列联表资料时使用的是一份关于眼睛颜色与头发颜色的调查研究数据。该研究数据包含了5387名苏格兰北部的凯斯纳斯郡的小学生的眼睛颜色与头发颜色，如下表所示。试用对应分析方法研究眼睛颜色与头发颜色之间的对应关系。
  
   一、数据输入  
  
 
  
  
   二、操作步骤  1、进入SPSS，打开相关数据文件，因为本例中是以频数格式录入数据的（相同取值的观测只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数值共出现了多少次），所以进入SPSS后，首先要对数据进行预处理，以频数变量进行加权，从而将数据指定为该种格式。选择“数据”|“个案加权”命令。首先在“个案加权”对话框的右侧选中“个案加权系数”单选按钮，然后在左侧的列表框中选择“频数”进入“频率变量”列表框。单击“确定”按钮，完成数据预处理。
  
 
  
  
 2、选择“分析”|“降维”|“对应分析”命令。先定义行变量及其取值范围，即在“对应分析”对话框的左侧选择“眼睛颜色”进入右侧的“行”列表框，然后单击下方的“定义范围”按钮，在“最小值”中输入“1”，“最大值”输入“4”，单击“更新”按钮，最后单击“继续”按钮返回“对应分析”对话框。利用同样的方法定义列变量及其取值范围。列变量选择“头发颜色”，设置“最小值”为“1”，“最大值”为“5”。
  
 
  
  
 3、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。
  
 
  
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  四、结果分析 
  
 1、对应分析表下表是按照原始数据整理而成的行列表，反映的是眼睛颜色和头发颜色不同组合下的实际样本数。
  
 
  
  
 2、对应分析摘要在下表中，第一列是维度，其个数等于变量的最小分类数减1，本例中的最小分类数是眼睛颜色的种类（为4类），所以维度是3；第2～5列分别表示奇异值、惯量、卡方值和显著性；随后的列给出了各个维度所能解释的两个变量关系的百分比，容易发现，前两个维度就累计解释了99.6%的信息。
  
 3
  
 、对应分析坐标值及贡献值下表给出了行变量（眼睛颜色）和列变量（头发颜色）在各个维度上的坐标值，以及各个类别对各维数的贡献值。以本表上部分概述行点为例，对表中各列含义做一下简要说明。 “  数量”列表示各种类别的构成比 ，如深色眼睛的人占总数的构成比例是0.244。 “维得分”列表示各类别在相关维数上的评分 ，首先给出的是默认提取的两个维数上各类别的因子负荷值。 “惯量”列给出了总惯量（0.23）在行变量中的分解情况，数值越大表示该类别对惯量的贡献越大。“点对维的惯量”表示在各个维数上，信息量在各类别间的分解状况 ，本例中第一维数主要被深色、蓝色、浅色所携带，也就是说这3个类别在第一维数上的区分比较好，第二维数主要被深色、棕色、蓝色所携带，说明这3个类别在第二维数上的区分比较好。 “维对点的惯量”表示各类别的信息在各维数上的分布比例 ，本例中深色、蓝色、浅色都主要分布在第一维数上，棕色主要分在第二维数上。 “总计”表示各维数的信息比例之和 ，可见红色这一类别在前两位中只提出了80.3%的信息，效果最差。
  
 
  
  
 4、对应分析图下表是对应分析图，是对应分析中最主要的结果，从图中可以看出两个变量不同类别之间的关系。我们可以从两个方面来阅读本图：一方面可以分别从横坐标和纵坐标方向考察变量不同类别之间的稀疏，如果靠得近，则说明在该维数上这些类别之间差别不大；另一方面可以把平面划分为以（0,0）为原点的4个象限，位于相同象限的不同变量的分类点之间的关联较强。容易发现本例中：棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。
  
 
  
  
  分析结论： 通过分析，我们可以知道：由结果分析1可知，眼睛颜色和头发颜色在不同组合下的实际样本数。由结果分析2可知，提取的前两个维数累计就已解释了99.6%的信息。由结果分析3可知，眼睛颜色和头发颜色在各个维数上的坐标值，以及各个类别对各个维数的贡献值。由结果分析4可知，棕色头发和棕色眼睛，深色头发、黑色头发和深色眼睛，金色头发和蓝色眼睛、浅色眼睛存在着比较强的联系。
  
  （获取更多知识，前往  gz  号程式解说） 
  
  原文来自  https://mp.weixin.qq.com/s/Bt4IzRvcDRAtHKUtmuO57w

2. 如何用spss进行相关分析方法

简介
相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。
方法步骤
选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。
为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。
打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。
然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。
点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

3. spss分析方法-判别分析（转载）

判别分析是在分组已知的情况下，根据已经确定分类的对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说：
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  实际应用 
  
  理论思想 
  
  建立模型 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  分析结果 
  
 
  
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  一、实际应用 
  
 判别分析最初应用于考古学, 例如要根据挖掘出来的人头盖骨的各种指标来判别其性别年龄等.。慢慢的成为一种常用的分类分析方法，其通过已知的分类情况，根据数据的特征对其他研究对象进行预测归类。
  
 
  
  
 在实际生活中，判别分析也被广泛用于预测事物的类别归属。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 企业营销中，营销人员可通过已有的客户特征数据（如消费金额、消费频次、购物时长、购买产品种类等），预测当前的消费者属于哪种类型的顾客（款式偏好型、偏重质量型、价格敏感型...），并根据其特点有针对性的采取有效的营销手段。或是根据各成分含量指标，判断白酒的品牌或水果的产地等。
  
 除此以外，判别分析还可与聚类分析结合使用。比如，银行的贷款部门想要在发放贷款之前，可通过此方法判断申请人是否具有良好的信用风险。
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  二、理论思想 
  
 
  
  
 
  
  
 判别分析首先需要对研究的对象进行分类，然后选择若干对观测对象能够较全面描述的变量，接着按照一定的判别标准建立一个或多个判别函数，使用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数来计算判别指标。对一个未确定类别的个案只要将其代入判别函数就可以判断它属于哪一类总体。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 常用的判别分析方法有距离判别法、费舍尔判别法和贝叶斯判别法。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  费舍尔判别法： 
  
 费舍尔判别法利用投影的方法使多维问题简化为一维问题来处理。其通过建立线性判别函数计算出各个观测量在各典型变量维度上的坐标并得出样本距离各个类中心的距离，以此作为分类依据。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  贝叶斯判别法： 
  
 贝叶斯判别法通过计算待判定样品属于每个总体的条件概率并将样本归为条件概率最大的组。其主要思想如下：首先利用样本所属分类的先验概率通过贝叶斯法则求出样本所属分类后验概率，并依据该后验概率分布作出统计推断。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  距离判别法： 
  
 距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别的。其通过建立关于各母体的距离判别函数式，得出各样品与各母体之间的距离值，判别样品属于距离值最小的那个母体。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  三、建立模型 
  
 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  一般判别分析法的思路： 
  
 首先建立判别函数；
  
 然后通过已知所属分类的观测量确定判别函数中的待定系数；
  
 最后通过该判别函数对未知分类的观测量进行归类。
  
  逐步判别分析法的思路： 逐步判别分析分为两步
  
 首先根据自变量和因变量的相关性对自变量进行筛选，
  
 然后使用选定的变量进行判别分析。
  
 逐步判别分析是在判别分析的基础上采用有进有出的办法，把判别能力强的变量引入判别式的同时，将判别能力最差的变量别除。最终在判别式中只保留数量不多而判别能力强的变量。
  
  数据条件： 
  
 [if !supportLists]§ [endif]用户使用的分组变量必须含有有限数目的不同类别，且编码为整数。名义自变量必须被重新编码为哑元变量或对比变量。
  
 [if !supportLists]§ [endif]个案独立的
  
 [if !supportLists]§ [endif]预测变量应有多变量正态分布，组内方差-协方差矩阵在组中应等同。
  
 [if !supportLists]§ [endif]组成员身份假设为互斥的（不存在属于多个组的个案），且全体为穷举的（所有个案均是组成员）。如果组成员身份为真正的分类变量时，则此过程最有效；如果组成员身份基于连续变量的值（如高智商与低智商），则用户需要考虑使用线性回归以利用由连续变量本身提供的更为丰富的信息。
  
  一般判别分析案例： 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 题目：以下3种不同种类豇豆豆荚的质量、宽度和长度的统计表，每种类型都为20个样本，共60个样本。根据不同种类豇豆豆荚的特征，建立鉴别不同种类豇豆的判别方程。
  
   一、数据输入  
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
   二、操作步骤  1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“分类 ”|“判别式”命令2、选择进行判别分析的变量。在“判别分析”对话框的左侧列表框中，选择“类型”进入“分组变量”列表框。单击“定义范围”按钮，在“最小值”和“最大值”中分别输入1和3，单击“继续”按钮返回“判别分析”对话框。分别选择“质量”“宽度”“长度”3个变量进入“自变量”列表框，选中“使用步进法”单选按钮。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 3、设置判别分析的统计输出结果。
  
 单击“判别分析”对话框中的“统计”按钮。在“函数系数”选项组中，选中“费希尔”和“未标准化”复选框；在“矩阵”选项组中，选中“组内协方差”复选框。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“判别分析”对话框。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 4、设置输出到数据编辑窗口的结果。单击“保存”按钮，选中“预测组成员”复选框。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 5、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  四、结果分析 
  
 1、组统计量表可以看出，每一种豇豆豆荚的质量、宽度和长度的均值和标准差，也可以知道总样本的均值和标准差。
  
 [if !vml]
  
 [endif]2、汇聚的组内矩阵表可以知道，各因素之间的协方差和相关系数。可以发现，各因素之间的相关性都较小，因此在判别方程中不需要剔除变量。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 3
  
 、输入和删除变量情况统计表可以知道，第一步纳入的变量是质量，到第三步所有变量全部纳入，且从显著性值均为0可以看出，逐步判别没有剔除变量。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 4、典型判别方程的特征值可以知道，特征根数为2，其中第一个特征根为77.318，能够解释所有变异的89.4%。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 5、判别方程的有效性检验可以看出，显著性均为0，因此两个典型方程的判别能力都是显著的。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 6、标准化的典型判别方程可以知道，本例中的两个标准化的典型判别方程表达式分别为：Y1=0.681*质量-0.674*宽度+0.612*长度Y2=0.363*质量+0.777*宽度+0.302*长度
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 7、未标准化的典型判别方程可以知道，本例中的两个未标准化的典型判别方程表达式为：Y1=-11.528+0.210*质量-1.950*宽度+0.186*长度Y2=-15.935+0.112*质量+2.246*宽度+0.092*长度
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
 8、贝叶斯的费希尔线性判别方程可以得到3个分类方程。在这里我们只写出第一个分类方程。Y1=-90.708+2.557*质量+18.166*宽度+1.922*长度[if !vml]
  
 [endif]9、判别分析在数据编辑窗口的输出结果新产生的变量记录是每一样品的判别分类结果，可以看出，样品判别分类结果与实际类别是一致的。
  
 [if !vml]
  
 [endif]
  
  分析结论： 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 通过判别分析可以知道，在本案例中，3种豇豆豆荚的样品判别分类结果与实际类别是一致的。另外，我们可以得到不同的判别方程，分别包括标准化的典型判别方程、未标准化的典型判别方程和贝叶斯的费希尔线性判别方程，方程的表达式见上面的结果分析。
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 参考案例数据：
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
 【1】spss统计分析与行业应用案例详解(第四版)  杨维忠,张甜,王国平  清华大学出版社
  
  （获取更多知识，前往gz号程式解说） 
  
  原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/Yapg-5jwMK6cITG_FZsfVA

4. SPSS常用的相关性分析方法解析（转载）

相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。
  
 
  
  
    1.卡方检验（Chi-SquareTest）
  
 
  
  
    卡方检验（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，进而分析两个分类变量的相关性。
  
 
  
  
    卡方检验（Chi-SquareTest）适用于不服从正态分布的数据，两组变量是无序的。使用SPSS进行卡方检验的操作方法，大家可以登录SPSS中文网站进行学习，这里仅作原理性的介绍。如图1是某种药物单独使用和药物与放疗同时使用时，治疗是否有效的卡方检验结果。
  
 
  
  
 图1某地某种疾病发病人数统计
  
 
  
  
    个案处理摘要显示了有效数据和无效数据的数量。VAR00001*VAR00002交叉表显示各变量对应的频数，VAR00001列1代表单独使用药物，2代表药物与放疗同时使用，VAR00002行1代表有疗效的人数，2代表无疗效的人数。
  
 
  
  
    行列变量为各为二组，自由度为（2-1）×（2-1）=1，Pearsonχ2值为22.475，显著性数值为0.000小于0.05，有显著性差异，不能接受无关假设，即单独使用药物与药物放疗同时进行有显著性差异。
  
 
  
  
    2.Pearson相关系数计算
  
 
  
  
    Pearson相关系数用于评估两组数据是否符合线性关系，不能用于符合曲线关系的数据，线性相关越强，Pearson相关系数就越接近1（线性递增）或-1（线性递减）。图2为一组数据的线性相关性检验，可以看出，Peason相关系数0.984，表明两者有较强的线性相关性，一般认为0.7较强的相关性。
  
 
  
  
 图2Pearson检验结果
  
    3.Spearman相关系数计算
  
 
  
  
    Spearman相关系数适用于不满足线性关系，且不满足正态分布的数据，如图3所示，实际这是两组随机产生的数据，用Spearman相关系数计算时，结果为0.257，0.7为强相关。
  
 
  
  
 图3Spearman相关系数计算
  
    4.Kendall的tau-b（K）相关系数计算
  
 
  
  
    进行Kendall的tau-b（K）相关分析，需要满足下列3个条件：
  
 
  
  
    1.两个变量是有序分类变量；
  
 
  
  
    2.两个变量相对应的研究对象是一定的。
  
 
  
  
    例如调查工资与学历之间的关系，两个变量学历和收入都是等级变量，符合条件1；两个变量均对应同一研究对象：一个区域内的所有工作的成年人。符合条件2。收入等级分别为1高收入，2中收入，3低收入，学历等级分别为1高学历，2中等学历，3低学历。结果分析如图4所示。相关系数为0.480，有弱的相关性。
  
 
  
  
 图4Kendalltau-b系数计算
  
    对于不同种类的数据，应采用不同的统计方法进行相关性分析，SPSS内置了丰富的统计计算功能，可以充分满足不同统计数据的使用需求。

5. spss常用的分析方法

SPSS基本常用分析方法总结
第一章均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：
1．单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)；
2．两个独立总样本均值的I检验(Independent- Samples T Test );
3．两个有联系总体均值的t检验(Paired-Samples T Test )；
4．单因素方差分析(0ne-Way ANOVA)；
5．双因素方差分析(General Linear Model→Univariate)。
假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出。
第一节 单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)
单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异。将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
例2.1 根据2002年我国不同行业的工资水平，检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元，假设数据近似地服从止态分布。
首先建立假设：H0：国有企业工资为10000元。
H1：国有企业工资不等于10000元。

第二节 两个总体的t检验 (Two-Samples T Test)
一、两个独立样本的t检验 (Independent -Samples T Test)
Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。 例2. 2 某医药研究所考察—种药品对男性和女性的治疗效果是否有显著差异，调查了10名男性服用者及7名女性服用者，对他们服药后的各项指标进行综合评分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的总分见表2-2，试根据表在一声声哀嚎声中，数学老师带着一摞试卷走了进来。

好像是因为冬天天冷，体育老师冻感冒了。

所以变成了两节数学课，顺便考个试。

数学老师名叫欧岛，一个很富有数学气息的名字，常年带着一个黑框眼睛。

卷子陆续分发。

作为一个学渣，苏牧无奈的拿出了数学参考资料，想碰碰运气看能不能找到原题。

“叮！查看了数学题目，数学积分+1，当前积分1/100，等级：一级”

突然，从脑海中冒出来的声音，将他吓了一大跳，差点没从凳子上滑落下来。

一旁的同桌颜小珂忍住没有笑场。

欧岛则是狠狠的瞪了苏牧一眼。

“？？？…”

苏牧瞪大了眼睛，有些不可置信。

“这是什么鬼东西？这是系统？？居然真的有系统这种东西？”

苏牧继续翻动，又出现了同样的声响。

“叮！您查看了数学题目，数学积分+1，当前积分2/100，等级：一级”

他只是瞟了一眼，居然就增加了积分？

苏牧觉得自己的脑子清明了些。

这些陌生的数学题目，似乎看起来也熟悉了几分。

他越发的激动起来。

这些都是真正出现在他眼前的变化！

苏牧翻书的动作越来越快，积分也越来越多，直到欧岛走过来站到了他的面前，才反应过来迅速收了回去。

这个时候，他的积分已经达到了81/100。

他并没有慌张，而是继续将试卷上的题目查看了一遍。

终于，系统迎来了新的提示音。

“叮，您的数学积分已经足够，等级：二级，当前积分0/1000！”

这一瞬间，苏牧仿佛像醍醐灌顶一般，曾经那些陌生的数学题，仿佛变成了多年的好友！

他居然！

看懂了！

看懂了！！

居然看懂了！！

苏牧的内心顿时内流满面，颇有苦尽甘来的感觉。

仿佛是要检验自己的成果，苏牧的心思完全沉寂在了试卷之中，这是一个学渣对于知识的渴望。

时间一点一滴的过去，就连苏牧自己都没有发现。

可惜的是，虽然他的数学已经达到了二级，但还是有些题目没办法运算出来。

“叮…..”

这一次不是系统的提示音，而是下课的铃声。

苏牧真的是头一次感受到了时间过的如此之快。

曾经漫长的两个小时，现在居然还让他有些意犹未尽。

这就是学霸的感觉吗？他默默的想到。

这张试卷，苏牧觉得自己应该是103分。

因为不会的题目他都空着。

而那些简单一点的题目，苏牧有一种迷之自信。

他得出的答案，一定是正确答案！

……

“我要好好学习了。”

强忍住内心的激动，苏牧摆正了

6. 相关性分析spss步骤

spss如何进行相关性分析，相关性分析首先要看两变量的情况，符合正态分布，样本量大于30-50，线性关系，而且是连续变量，可以用Pearson分布。
工具／原料：戴尔灵越5000、win10、SPSS24
1、样本数据能用Pearson相关就用这个，这个最准确，开始时，首先分布样本正态性，用k-s检验。

2、正态性之后，点击分析-相关-双变量，之后选择Pearson，同时检验显著性相关要打勾。

3、之后将样本数据，移动到变量那里过去，之后在点击左下角的确定。

4、确定之后，出现分析结果，首先看显著性，显著性显示0.00，说明p<0.05,有线性关系。

5、之后看0.892，大于0.8，是高度相关关系，如果是0.5-0.8是中度相关关系，0.3-0.5是低度相关性，小于0.3不相关。

6、这个可以进行批量分析的，只要将每个变量都移动各自一列就行。

7. spss分析方法-信度分析（转载）

信度分析方法是分析问卷的主题是否符合调查者的要求和调查数据可靠性的专用统计方法。 下面我们主要从下面四个方面来解说：
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  实际应用 
  
  理论思想 
  
  建立模型 
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  分析结果 
  
 
  
  
 
  
  
 [if !supportLineBreakNewLine]
  
 [endif]
  
  一、实际应用 
  
 我们在进行社会调查研究时，一般采用调查问卷的形式进行。在对调查问卷的结果展开统计分析之前，必须对其信度加以分析，只有信度在相关研究可以接受的范围之内时，问卷统计结果才是有价值的，才有进一步进行分析的必要，所以，信度分析对于调查研究的意义是非常重大的。 信度分析是用于检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性的常用方法。 
  
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  二、理论思想 
  
 
  
  
 
  
  
 信度又叫可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量的高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
  
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 调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。
  
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  内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。 一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。
  
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  外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性 。如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析。
  
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  Alpha  信度系数法： 
  
 一般情况下，我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
  
 通常认为，信度系数应该在0~1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；
  
 如果量表的信度系数在0.8~0.9之间，表示量表的信度可以接受；
  
 如果量表的信度系数在0.7~0.8之间，表示量表有些项目需要修订；
  
 如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
  
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  三、建立模型 
  
 
  
  
  信度分析案例： 
  
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 题目：以下表给出了某调查问卷的测量数据。该调查问卷共有10道题目，均为10分量表，高分代表同意题目代表的观点，共测量了102人。试考察此问卷的信度。
  
   一、数据输入  
  
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   二、操作步骤  1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“刻度”|“可靠性分析”命令2、选择进行可靠性分析的变量。在“可靠性分析”对话框的左侧列表框中，依次选择题目1～题目10进入“项”列表框。
  
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 3、设置相关统计量输出。
  
 单击“可靠性分析”对话框右上角的“统计”按钮。选中“描述”和“摘要”两个选项组中的全部复选框，单击“继续”按钮返回“可靠性分析”对话框。
  
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 4、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。
  
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  四、结果分析 
  
 1、信度系数Alpha系数是衡量信度的一种指标，越大表示信度越高。一般而言， 信度系数如果在0.9以上，则说明信度非常好；如果在0.8～0.9之间，则说明可以接受；在0.7～0.8之间，则说明该量表需要进行重大修订但不失价值；在0.7以下，则说明应该放弃。 如下表所示，本例中Alpha系数是0.881，说明信度还是不错的。
  
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 2、摘要项统计量下表给出了问卷中各题目的均数、最小值、最大值、方差等统计量。容易发现各道题目之间的得分差距还是比较大的。例如项的平均值（题目各自的平均分值）的最小值为1.196，最大值为6.304，跨度很大；项方差范围为2.557，大于2，差异也很大。
  
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 3
  
 、项总计统计量下表给出了如果将相应的变量（题目）删除，则试卷总的信度如何改变的统计量。依次为总分的平均值改变、方差改变、该题与总分的相关系数和Alpha系数的改变情况（多相关的平方一栏不予考虑）。 其中重要的是后两项，如果相关系数太低，则说明该题的应答分值与总分的高低相关性不强，可考虑删除或改进该题。 例如删除本例中的题目1、2、6之后，Alpha系数还会上升，信度将提高。
  
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  分析结论：（获取更多知识，前往gz号程式解说）通过分析，我们可以知道：由结果分析1可知，本例中Alpha系数是0.881，说明信度比较好。由结果分析2可知，各道题目之间的得分差距比较大。由结果分析3可知，题目1、2、6应答分值与总分的高低相关性不强，如果将之删除，试卷总的信度会提高。

8. 相关性分析spss步骤

相关性分析spss步骤是分析，相关，双变量。选择变量以及相关性系数。如果两个变量都是分类变量或者有一个是分类变量，则需要用Spearman，如果两个变量都是连续性的变量，则选择Pearson。


相关性分析的作用
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。