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如何使用SPSS做相关性区分

硬件软件2024-05-04阅读
SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性统计、推断性统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种统计分析功能,并包括文本分析、机器学习算法、数据分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能够快速从数据中提取有用的洞察和分析,广泛应用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等多个研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

IBM SPSS Statistics为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是双变量分析、偏相关分析和距离分析,三种相关分析方法各针对不同的数据情况,接下来我们将为大家介绍如何使用SPSS相关性分析中的距离分析。

一、数据简述

距离分析和其他两类相关分析方法的不同之处在于,分析结果不会出现表示变量相关性的p值,只会显示变量或个案之间的距离。

数据样本

图1:数据样本

上图是本次分析中使用到的数据样本,是五个学生的三项体育测试成绩,我们将对每个个案之间进行相关性分析,即分析他们的体育成绩的距离相关性。

二、距离分析

1.功能位置

距离分析

图2:距离分析

在“分析”——“相关”中点击“距离”,可以进入距离分析的对话框。

2.设置项目

分析设置

图3:分析设置

数据样本中主要有四个变量,将待分析的变量“百米成绩”、“坐位体前屈成绩”和“实心球成绩”移入“变量”窗口,作为分析变量依据。

将“编号”移入“个案标注依据”,将计算依据选择为“个案间”,表示本次分析将对个案间的三个变量数据进行距离分析。

3.测量(非相似性)

非相似性测量

图4:非相似性测量

在“测量”中勾选“非相似性”,点击“测量”,进入下一步设置。

非相似性的测量方法有三种,分别是区间、计数和二分,区间是针对连续变化的样本,我们这里使用的样本数据就符合这一条件,选择其中的“欧式距离”作为距离分析方法。

计数主要是通过对变量进行计数,再运用卡方值或phi平方度量值来进行距离分析的;二分是针对二分数据的,我们这里不是二值数据,也不适合这种分析方法。

非相似性设置

图5:非相似性设置

转换值下的“标准化”是对个案或变量进行标准化处理,有多种选择,因为分析的变量的单位不同,所以我们使用到的是“Z分数”,勾选“按照个案”。

转换测量可以将计算出来的结果进行转换,包括绝对值、符号、重新标注,不需要勾选。

4.分析结果(非相似性)

分析结果

图6:分析结果

在输出日志中查看分析结果,有两个表格,非相似性矩阵中呈现的是每个个案之间的距离参数,由于进行的是非相似性分析,所以参数越小,相似性越大,可以看出,样本2和样本5之间的距离是最小的,所以他们的相关性是最强的。

5.相似性测量

相似性测量设置

图7:相似性测量设置

如果要对个案之间进行相似性距离测量,请在“测量”下选择“相似性”,方法选择“区间”中的“皮尔逊相关性”,转换值和转换测量的设置与非相似性测量类似,选择“Z分数”和“按照个案”。

相似性测量的结果是得到一个相似性矩阵,参数值越大,相关性越强。

三、小结

今天我们主要介绍了使用IBM SPSS Statistics进行相关性分析的一种方法:距离分析,这种分析方法可以被运用于分析个案或变量之间的距离,从而进一步判断被分析对象的相关程度。


世界上许多有影响的报刊杂志就SPSS给予了高度的评价。
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