spss相關(guān)分析操作過程

相關(guān)分析定義相關(guān)分析用于研究定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，包括是否有關(guān)系，以及關(guān)系緊密程度等.此分析方法通常用于回歸分析之前;相關(guān)分析與回歸分析的邏輯關(guān)系為:先有相關(guān)關(guān)系，才有可能有回歸關(guān)系。分析項相關(guān)分析說明網(wǎng)購滿意度，重復購買意愿網(wǎng)購滿意度和重復購買意愿之間是否有關(guān)系，關(guān)系緊密程度如何?分析過程 相關(guān)分析使用相關(guān)系數(shù)表示分析項之間的關(guān)系。在相關(guān)分析之前，SPSSAU建議可使用散點圖直觀查看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況首先判斷是否有關(guān)系(有*號則表示有關(guān)系，否則表示無關(guān)系)接著判斷關(guān)系為正相關(guān)或者負相關(guān)(相關(guān)系數(shù)大于0為正相關(guān)，反之為負相關(guān))最后判斷關(guān)系緊密程度(通常相關(guān)系數(shù)大于0.4則表示關(guān)系緊密);相關(guān)系數(shù)常見有兩類，分別是Pearson和Spearman，默認使用Pearson相關(guān)系數(shù)。除此之外，SPSSAU還提供Kendall相關(guān)系數(shù)。三個相關(guān)系數(shù)的區(qū)別如下表格：系數(shù)使用場景備注Pearson定量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)滿足正態(tài)性時正態(tài)圖可查看正態(tài)性，散點圖展示數(shù)據(jù)關(guān)系Spearman定量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性時正態(tài)圖可查看正態(tài)性，散點圖展示數(shù)據(jù)關(guān)系Kendall定量數(shù)據(jù)一致性判斷通常用于評分數(shù)據(jù)一致性水平研究，比如評委打分，數(shù)據(jù)排名等如果多個量表題表示一個維度，可使用“生成變量”的平均值功能。將多個量表題合并成一個整體維度。分析結(jié)果格式1（當僅放入一個框中時）：平均值標準差分析項1分析項2分析項3分析項4分析項5分析項13.430.761分析項23.930.86.673**1分析項33.840.90.740**.712**1分析項43.321.01.681**.705**.642**1分析項53.031.09.520**.666**.489**.604**1*p<0.05**p<0.01格式2（兩個框均放置項時）：分析項1分析項2分析項3分析項4.641**.705**.242**分析項5.520**.656**.589**分析項6.321**.875**.242**分析項7.611**.705**.342**分析項8.530**.826**.589***p<0.05**p<0.01*備注：通常情況下會使用格式1，如果希望格式2，則右側(cè)兩個框中均需要放置分析項。單從相關(guān)分析方法角度看，其并不區(qū)分X和Y，但從實際意義上看，通常是研究X和Y的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)分析案例Contents1背景 42理論 43操作 54SPSSAU輸出結(jié)果 65文字分析 66剖析 71背景研究“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”分別與“淘寶商家滿意度”，“淘寶忠誠度”之間的關(guān)系情況，此句話中明顯的可以看出“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”這兩項為X；而“淘寶商家滿意度”，“淘寶忠誠度”這兩項為Y。2理論相關(guān)分析是研究兩個定量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系情況，以及相關(guān)分析是研究有沒有關(guān)系。如果呈現(xiàn)出顯著性（結(jié)果右上角有*號，此時說明有關(guān)系；反之則沒有關(guān)系）；有了關(guān)系之后，關(guān)系的緊密程度直接看相關(guān)系數(shù)大小即可。一般0.7以上說明關(guān)系非常緊密；0.4~0.7之間說明關(guān)系緊密；0.2~0.4說明關(guān)系一般。如果說相關(guān)系數(shù)值小于0.2，但是依然呈現(xiàn)出顯著性（右上角有*號，1個*號叫0.05水平顯著，2個*號叫0.01水平顯著；顯著是指相關(guān)系數(shù)的出現(xiàn)具有統(tǒng)計學意義普遍存在的，而不是偶然出現(xiàn)），說明關(guān)系較弱，但依然是有相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的計算有兩種，一種叫Pearson相關(guān)系數(shù)（默認）；另外一種叫Spearman相關(guān)系數(shù)（使用非常少）。從理論上講，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)出不正態(tài)時則使用Spearman相關(guān)系數(shù)，但無論是Pearson或者Spearman相關(guān)系數(shù)，其實際依舊是研究相關(guān)關(guān)系，結(jié)論上并不會有太大區(qū)別；并且數(shù)據(jù)正態(tài)分布通常在理想狀態(tài)下才會成立。因而現(xiàn)實研究中使用Pearson相關(guān)系數(shù)的情況占絕大多數(shù)。3操作第一步：將EXCEL數(shù)據(jù)/SPSS數(shù)據(jù)導入到SPSSAU中，選擇右上角[上傳數(shù)據(jù)]第二步：從菜單上依次選擇通用方法→相關(guān)第三步：這里區(qū)分了X和Y，所以對應放入即可。如果并不區(qū)分X或者Y，直接把所有項放入“分析項Y（定量）”框中即可。4SPSSAU輸出結(jié)果當然也可以輸出這樣的格式【當所有項均放入同一個框中時】，如下（下表格中還輸出平均值和標準差，常見格式，意義不大）：5文字分析上表使用相關(guān)分析去研究“淘寶商家滿意度”，“淘寶忠誠度”分別與“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”之間的相關(guān)關(guān)系情況，并且使用Pearson相關(guān)系數(shù)去表示相關(guān)關(guān)系情況。從上表可以看到：“淘寶商家滿意度”分別與“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”之間均呈現(xiàn)出顯著性(P<0.01)，并且相關(guān)系數(shù)值均高于0.7，說明“淘寶商家滿意度”分別與“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”之間均有著非常緊密的正向相關(guān)關(guān)系。類似的，“淘寶忠誠度”分別與“淘寶客服服務態(tài)度”，“淘寶商家服務質(zhì)量”之間也會有著非常緊密