數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)-相關(guān)分析實驗報告

電子科技大學(xué)政治與公共管理學(xué)院本科教學(xué)實驗報告（實驗）課程名稱：數(shù)據(jù)分析技術(shù)系列實驗電子科技大學(xué)教務(wù)處制表電子科技大學(xué)實驗報告學(xué)生姓名：學(xué)號：指導(dǎo)教師：一、實驗室名稱：電子政務(wù)可視化實驗室二、實驗項目名稱：相關(guān)分析三、實驗原理(1)兩變量相關(guān)分析簡介兩樣本相關(guān)分析即是研究兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計方法。它主要由相關(guān)系數(shù)來刻畫。二維隨機變量（X，Y）的相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)越大，相關(guān)性越強。通常情況下，是未知的，而是用其樣本相關(guān)系數(shù)r來代替。常用的樣本相關(guān)系數(shù)有：Pearson相關(guān)系數(shù)：用于對定距變量的數(shù)據(jù)進行計算，即分析兩個連續(xù)性數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。Kendall相關(guān)系數(shù)：用于描述分類或等級變量之間、分類或等級變量與連續(xù)變量之間的相關(guān)關(guān)系。四、實驗?zāi)康睦斫庀嚓P(guān)分析的基本原理，掌握在SPSS軟件中相關(guān)分析的主要參數(shù)設(shè)置及其含義，掌握SPSS軟件分析結(jié)果的含義及其分析。五、實驗內(nèi)容及步驟以中國30個省區(qū)文盲率調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用相關(guān)分析方法對變量間的相關(guān)關(guān)系進行分析。相關(guān)數(shù)據(jù)如下：NOWMGDP17.3315044.00210.8012270.00315.605345.0048.867730.0059.7022275.00618.528447.00717.719455.00821.248136.00923.206834.001014.249513.001113.824081.001217.975500.001310.005163.001410.154220.001517.054259.001610.946468.001720.973881.001816.403715.001916.594032.002017.405122.002114.124130.002218.993763.002330.182093.002428.483715.002561.132732.002621.003313.002732.882901.002842.143748.002925.023731.003014.655167.00變量視圖如下：(1)用散點圖初步判斷二變量的相關(guān)性作出文盲率與GDP之間的散點圖,初步判斷兩變量是否有相關(guān)關(guān)系及該關(guān)系是否呈線性。圖1圖2圖3(2)兩變量相關(guān)分析執(zhí)行【Analyze】/【Correlate】/【Bivariate】命令,彈出【Bivariate】對話框。圖4在CorrelationCoefficients項下，選擇Pearson系數(shù)和Spearman系數(shù)，點擊Options,進入圖6.圖5圖6六、實驗器材（設(shè)備、元器件）：計算機、打印機、硒鼓、碳粉、紙張八、實驗數(shù)據(jù)及結(jié)果分析(1)散點圖結(jié)果圖7如圖示，二者存在線性相關(guān)關(guān)系。只有線性相關(guān)的關(guān)系確定后才能繼續(xù)進行下一步分析，而在進行相關(guān)分析之前的預(yù)分析過程是十分重要的。(2)描述性統(tǒng)計結(jié)果如下圖示。DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN文盲率19.569311.0135730人均GDP6226.10004219.0292430圖8如圖所示，文盲率平均數(shù)為19.5693%，標(biāo)準(zhǔn)離差為11.01357，檢驗量為30。人均GDP平均值為6226.1000，標(biāo)準(zhǔn)離差為4219.02924，檢驗量為30。相關(guān)分析結(jié)果的Pearson相關(guān)系數(shù)如下圖示。Correlations文盲率人均GDP文盲率PearsonCorrelation1-.449*Sig.(2-tailed).013N3030人均GDPPearsonCorrelation-.449*1Sig.(2-tailed).013N3030*.Correlationissignificantatthe0.05level(2-tailed).圖9從上圖可知，Sig.<0.05，拒絕原假設(shè)，接收備選假設(shè)即βxy≠0;即文盲率與人均GDP存在相關(guān)性，但是-0.5<-0.449<0，相關(guān)分析結(jié)果的Spearman相關(guān)系數(shù)如下圖示從上圖可知，Sig.<0.05,即拒絕原假設(shè)，接受備選假設(shè)（βxy≠0）,又因為-0.75<-0.631<-0.5,所以文盲率與人均GDP負線性相關(guān)，相關(guān)性一般。綜上所述，文盲率與人均GDP負相關(guān)，九、實驗結(jié)論從前面的分析中可以看出，文盲率與人均GDP存在負相關(guān)性，但相關(guān)性不強，可考慮是否還存在其他因素的影響。從生活經(jīng)驗來看，GDP越高，用于教育方面的支出越高，文盲率會相應(yīng)地減少，但不是最主要因素。通過SPSS軟件分析的結(jié)果，與現(xiàn)實狀況較為相符。十、總結(jié)及心得體會通過本次實驗，懂得了如何利用SPSS軟件進行兩因素之間相關(guān)性分析,更對相關(guān)性分析原理有了深一步的理解。懂得步驟不重要，重要的是理解各個結(jié)果的意思