SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤.pdf

SPSS 皮尔逊相关分析实例操作步骤 本文将介绍如何使用 SPSS 软件进行皮尔逊相关分析，并通过实例操作步骤来帮助读者快速掌握相关分析的方法。 一、相关分析的概念 相关分析是一种统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的相关关系。皮尔逊相关分析是最常用的相关分析方法之一，它可以度量两个连续变量之间的线性关系。 二、实验目的和假设 本实验的目的是为了研究某地 29 名 13 岁男童的身高（cm）和体重（kg）之间的相关关系。假设身高和体重之间存在正相关关系，即身高增加时体重也增加。 三、实验变量和原始数据 实验变量包括编号（Number）、身高（height）和体重（weight）。原始数据如下： | 编号 | 身高（cm） | 体重（kg） | | --- | --- | --- | | 1 | 32 | 2 | | 2 | 30 | 3 | | 3 | 46 | 4 | | ... | ... | ... | | 29 | 32 | 38 | 四、实验方法 本实验使用 SPSS 软件进行皮尔逊相关分析。操作步骤如下： 步骤 1：导入 Excel 数据文件 打开 SPSS 软件，选择“File” -> “Open Data” -> “Excel”，然后选择要导入的数据文件。 步骤 2：分析身高和体重的相关关系 选择“Analyze” -> “Correlate” -> “Bivariate”，然后选择皮尔逊相关分析方法，并勾选“Flag significant correlations”选项。 五、输出结果 输出结果如下： | | 身高（cm） | 体重（kg） | | --- | --- | --- | | Pearson Correlation | 1 | .719 | | Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | | Sum of Squares and Cross-products | | | | Covariance | | | | N | 29 | 29 | 从输出结果可以看出，身高和体重之间的皮尔逊相关系数为 0.719，且在 0.01 水平上显着相关。该结果表明，身高和体重之间存在正相关关系，即身高增加时体重也增加。 本实验通过使用 SPSS 软件进行皮尔逊相关分析，研究了某地 29 名 13 岁男童的身高和体重之间的相关关系，并发现了两者的正相关关系。