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SPSS相關分析實驗報告
篇一：spss對數據進行相關性分析實驗報告
實驗一
一.實驗目的
掌握用spss軟件對數據進行相關性分析，熟悉其操作過程，并能分析其結果。
二.實驗原理
相關性分析是考察兩個變量之間線性關系的一種統計分析方法。更精確地說，當一個變量發生變化時，另一個變量如何變化，此時就需要通過計算相關系數來做深入的定量考察。P值是針對原假設H0：假設兩變量無線性相關而言的。一般假設檢驗的顯著性水平為0.05，你只需要拿p值和0.05進行比較：如果p值小于0.05，就拒絕原假設H0，說明兩變量有線性相關的關系，他們無線性相關的可能性小于0.05；如果大于0.05，則一般認為無線性相關關系，至于相關的程度則要看相關系數R值，r越大，說明越相關。越小，則相關程度越低。而偏相關分析是指當兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔除，只分析另外兩個變量之間相關程度的過程，其檢驗過程與相關分析相似。 三、實驗內容
掌握使用spss軟件對數據進行相關性分析，從變量之間的相關關系，尋求與人均食品支出密切相關的因素。
(1)檢驗人均食品支出與糧價和人均收入之間的相關關系。
a.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
b.在spssd的菜單欄中選擇點擊， 彈出一個對話窗口。
C.在對話窗口中點擊ok,系統輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入之間的相關系數為0.921，t檢驗的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間顯著相關。人均食品支出與糧食平均單價之間的相關系數為0.730，t檢驗的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關。
(2)研究人均食品支出與人均收入之間的偏相關關系。
讀入數據后：
A.點擊系統彈出一個對話窗口。
B.點擊OK，系統輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入的偏相關系數為0.8665，顯著性概率p=0.000<0.01，說明在剔除了糧食單價的影響后，人均食品支出與人均收入依然有顯著性關系，并且0.8665<0.921，說明它們之間的顯著性關系稍有減弱。 通過相關關系與偏相關關系的比較可以得知：在糧價的影響下，人均收入對人均食品支出的影響更大。
三、實驗總結
1、熟悉了用spss軟件對數據進行相關性分析，熟悉其操作過程。
2、通過spss軟件輸出的數據結果并能夠分析其相互之間的關系，并且解決實際問題。
3、充分理解了相關性分析的應用原理。
實驗二
一、實驗目的
掌握用spss軟件對數據進行分析，用K-S檢驗單一樣本是否來自某一特定分布，熟悉其操作過程，并能分析其結果。
二、實驗原理
K-S檢驗方法能夠利用樣本數據推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分布，是一種擬合優度的檢驗方法，適用于探索連續型隨機變量的分布。單樣本K-S檢驗的原假設是：樣本來自得總體與指定的理論分布無顯著差異，SPSS的理論分布主要包括正態分布、均勻分布、指數分布和泊松分布等。 它的假設檢驗問題： H0:樣本所來自的總體分布服從某特定分布
H1:樣本所來自的總體分布不服從某特定分布
k-s檢驗是一種非常實用的檢驗數據分布的方法，應該熟練掌握。
二.實驗內容
用k-s檢驗“回歸人均食品支出”數據中的人均收入服從什么分布，并且了解k-s檢驗的操作過程和原理。
A.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
B.點擊nonparametric tests
1-sample k-s,系統彈出一個對話窗口。
C.點擊OK，系統輸出結果，如下表。
在上面有四個檢驗，Test1是檢驗這組數據是否服從標準正態分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.140>0.05,接受零假設，即這組數據服從標準正態分布。Test2是檢驗這組數據是否服從均勻分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從均勻分布。Test3是檢驗這組數據是否服從指數分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從指數分布。Test4是檢驗這組數據是否服從泊松分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從泊松分布。
三、實驗總結
k-s檢驗方法是以樣本數據的累計頻數分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。
篇二：SPSS相關分析實驗報告
實驗報告
學生姓名：
一、實驗室名稱：
二、實驗項目名稱：
相關分析
三、實驗原理
相關關系是不完全確定的隨機關系。在相關關系的情況下，當一個或幾個相互聯系的變量取一定值得時候，與之相應的另一變量的值雖然不確定，但它仍然按照某種規律在一定的范圍內變化。
按照數據度量的尺度不同，相關分析的方法也不同，連續變量之間的相關性常用Pearson簡單相關系數測定；定序變量的相關系數常用Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數測定；定類變量的相關分析要使用列連表分析法。
四、實驗目的
理解相關分析的基本原理，掌握在SPSS軟件中相關分析的主要參數設置及其含義，掌握SPSS軟件分析結果的含義及其分析。
五、實驗內容及步驟
實驗內容：以雇員表為例，共有474條數據，運用相關分析方法對變量間的相關關系進行分析。
1）分析性別與工資之間是否存在相關關系。
2）分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。
實驗要求：掌握相關分析方法的計算思路及其在SPSS環境下的操作方法，掌握輸出結果的解釋。
1. 分析性別與工資之間是否存在相關關系。
分析：性別屬于定類變量，是離散值，因使用卡方檢驗。 Step1.操作為Analyze Descriptive Statistics Crosstabs
Step2.將性別（Gender）和收入（Current Salary）分別移入Rows列表框和Columns列表框。
Step3.單擊Statistics按鈕，在彈出的子對話框中選中默認的Chi-square，進行卡方檢驗。退回到主對話框，單擊ok。
2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。
分析：教育程度為定序變量，工資為連續變量，可使用Spearman和Kendall秩相關系數檢驗。
Step1. 用散點圖初步判斷二變量的相關性，操作為Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,選擇Simple Scatter，教育程度為自變量，工資為因變量，做散點圖。
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