SPSS相关性分析PPT课件.pptx

本资源是一份SPSS相关性分析PPT课件，主要介绍相关性分析的概念、种类、作用和方法。相关性分析是研究客观事物之间相关性的数量分析方法，通过函数关系和统计关系来反映事物之间的关系。相关性分析可以分为线性相关和非线性相关两种，线性相关是指两个变量之间存在着一对一的关系，非线性相关是指两个变量之间存在着多对一和一对多的关系。 相关性分析的种类包括：线性相关、非线性相关、定类变量、定序变量和定距变量。其中，线性相关可以根据变量的度量类型来分类，例如，是否线性、正相关、负相关和曲线相关等。定类变量是根据定性的原则区分总体各个案类别的变量，例如性别区分为男性和女性两类。定序变量是区别同一类别个案中等级次序的变量，例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲。定距变量是区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量，例如身高、体重等。 相关性分析的作用包括：判断变量之间有无联系、确定相关关系的表现形式及相关分析方法、把握相关关系的方向与密切程度、为进一步采取其他统计方法进行分析提供依据、用来进行预测等。 相关性分析和回归分析的区别在于，相关性分析仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势，而回归分析则是要把变量间相互关系用函数表达出来，用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值。 散点图是一种常用的相关性分析方法，通过观察散点图能够直观的发现变量之间的统计关系、它们的强弱程度和数据对的可能走向。矩阵散点图则是以矩阵的形式在多个坐标轴上分别显示多对变量间的统计关系。 线性相关的度量方法包括Pearson 相关系数和等级相关系数。Pearson 相关系数是一种线性关联度量，通过计算两个变量之间的相关系数来判断它们之间的相关关系。等级相关系数是对定序变量之间的相关性的度量，例如斯皮尔曼等级相关系数。 本资源为相关性分析提供了一个系统的介绍，涵盖了相关性分析的概念、种类、作用和方法，为学习和研究相关性分析提供了一个良好的参考资源。