SPSS皮爾遜相關(guān)分析實(shí)例操作步驟

1、SPSS皮爾遜相關(guān)分析實(shí)例操作步驟選題：對(duì)某地29名13歲男童的身高（cm）、體重（kg），運(yùn)用相關(guān)分析法來(lái)分析其身高與體重是否相關(guān)。實(shí)驗(yàn)?zāi)康模喝魏问挛锏拇嬖诙疾皇枪铝⒌?，而是相互?lián)系、相互制約的。相關(guān)分析可對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)關(guān)系的分析，計(jì)算29名13歲男童的身高（cm）、體重（kg），以判斷兩個(gè)變量之間相互關(guān)系的密切程度。實(shí)驗(yàn)變量：15160.54716153.04717147.64118157.54319155.14520160.53821143.03222149.43423160.84024159.03925158.23826150.03627144.53528154.64029156.53

2、2編號(hào)Number，身高h(yuǎn)eight（cm），體重weight（kg）原始數(shù)據(jù)：Numberheightweight1135.1322139.9303163.6464146.5345156.2376156.4367167.8428149.7319145.03310148.53711165.55012135.02813153.34114152.032實(shí)驗(yàn)方法：皮爾遜相關(guān)分析法軟件：spss19.0操作過(guò)程與結(jié)果分析：第一步：導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)文件1.open data documentopen dataopen；2. Opening excel data sourceOK.第二步：分析身高（cm

3、）與體重（kg）是否具有相關(guān)性1. 在最上面菜單里面選中Analyzecorrelatebivariate，首先使用Pearson，two-tailed，勾選flag significant correlations進(jìn)入如下界面：2. 點(diǎn)擊右側(cè)options，勾選Statistics，默認(rèn)Missing Values，點(diǎn)擊Continue輸出結(jié)果：Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN身高（cm）152.5768.362229體重(kg)37.655.74629圖為基本的描述性統(tǒng)計(jì)量的輸出表格，其中身高的均值（mean）為152.576cm、標(biāo)準(zhǔn)差（

4、standard deviation）為8.3622、樣本容量（number of cases）為29；體重的均值為37.65kg、標(biāo)準(zhǔn)差為5.746、樣本容量為29。兩者的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差值得差距不顯著。Correlations身高（cm）體重(kg)身高（cm）Pearson Correlation1.719*Sig. (2-tailed).000Sum of Squares and Cross-products1957.953967.816Covariance69.92734.565N2929體重(kg)Pearson Correlation.719*1Sig. (2-tailed).00

5、0Sum of Squares and Cross-products967.816924.312Covariance34.56533.011N2929*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).圖為相關(guān)分析結(jié)果表，從表中可以看出體重和身高之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.719，即|r|=0.719，表示體重與身高呈正相關(guān)關(guān)系，且兩變量是顯著相關(guān)的。另外，兩者之間不相關(guān)的雙側(cè)檢驗(yàn)值為0.000，圖中的雙星號(hào)標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是在顯著性水平為0.01以下，認(rèn)為標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是顯著的，驗(yàn)證了兩者顯著相關(guān)的關(guān)系。所以可以得出結(jié)論：學(xué)生的體重與身高存在顯著的正相關(guān)性，當(dāng)體重越高時(shí)