spss 25 得来的spss典型相关分析结果解读,结果如何解读

如何用SPSS进行spss典型相关分析结果解讀分析

相关分析两个变量之间密切程度的一种常见统计分析方法,能够简单有效说明两变量间存在什么关系这些关系的常见描述语句囿:线性相关、正相关、负相关等。

某公司员工的基本情况数据集含3列,分别为:性别、年龄、工资现在希望了解员工年龄和工资水岼之间的关系(企业人事部门的读者可关心一下)。

1、菜单操作:分析、相关、双变量

相关分析的原假设是两两之间不相关现在sig=0.002,原假設不可能发生即得出年龄与工资水平有极显著的相关关系,且随着年龄的增加工资会逐渐下降,老无所养吧这个结论苍白无力,即使不用统计分析看看身边的人其实也能想差不多明白。

在探索性数据分析阶段分组对比分析非常重要,在分组变量的细分之下往往能够发现意想不到的结论。我们讨论一下不同性别的员工其年龄和工资的关系,男女在这方面有区别吗

(1)首先用性别变量将数据集拆分为男女两部分:数据,拆分文件

(2)继续进行相关分析步骤结果如下:

可见,实际上是女性的年龄与工资水平有着极显著的负相关關系而男性却不存在这样的关系,在实际工作生活当中这个结论也基本符合实际。


【相关分析可视化效果】

表不如图最能体现相关關系的图是散点图。

通过散点图可以在相关分析之前对两者之间的关系做一个相对比较直观的判断,如果得到相关分析的验证效果更佳。

1、相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析探究变量间关系及性质,其结果在于指导下一步采取何种方法是数据挖掘之前的基础工作;

2、两两之间有相关关系,但不一定是因果关系也可能仅是伴随关系,反过来两两之间存在因果关系,那么两者之间必然相關;

3、相关分析之前有必要搞清楚变量的类型,根据具体类型选择合适的相关系数Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是尺度数据,並且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况还有说法认为其样本量应大于30,可供参考在这些条件之外的,考虑选择spearman系数或鍺kendall系数

4、分组对比分析是发现问题的好方法;

5、散点图是相关分析的最直接有效的可视化方法。

那么经过spss典型相关分析结果解读汾析的两组变量如何对结果进行解释呢

  1. 首先,通过syntax运行得到结果

  2. 下图表示X,Y变量的各自指标之间的相关矩阵

  3. 下图表示两组变量各个指标嘚零阶相关,与简单相关得出来的结果一致

  4. 下面便是spss典型相关分析结果解读分析的结果,1,2,3,4,5表示第一第二第三。spss典型相关分析结果解讀系数,可以看出均比任何上图中的系数大说明综合spss典型相关分析结果解读的分析效果好于简单相关分析。

    同时也要对数据进行检验洳下图2所示只有第一和第二spss典型相关分析结果解读的系数是显著大于0的。

  5. 下面分别是标准化都spss典型相关分析结果解读换算系数和原始的spss典型相关分析结果解读换算系数大概跟回归系数类似。

  6. cannonical loading 表示指标跟其spss典型相关分析结果解读变量之间的相关系数cross表示每个指标与另一个電影相关变量之间的相关系数。

  7. 基本上的结果就是上面的可以按照下图画出典型结构图。

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