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1、如何运用SPSS进行相关分析,对变量之间的相关关系进行分析（Correlate），包括简单相关分析（Bivariate）和偏相关分析（Partial）。SPSS将自动计算相关系数、t统计量的观测值和对应的概率p值。简单相关分析步骤如下：,特别注意，对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量。两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.,Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据
2、亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Spearman相关系数的计算公式中的x和y用相应的秩次代替。,Kendalls tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；,偏相关分析可选择Analyze=Correlate=Partial,Spss中具体步骤如下：数据准备：来自历年河南统计年鉴,文件保存为excel格式，文件名相关分析数据,如何运用SPSS进行回归分析,多元回归分析的分析步骤,（一）假设和建立回归模型,（二）估计回归系数，确定回归方程,（三）方程的显著性检验,1、对回归方程进行检验,2、对回归系数进行检验,（四）利用方程预测,逐步回归的分析步骤,（一）问题的提出回归方程优化,此时，较好的方法就是用逐步回归分析方法来进行回归方程的优化分析。,（二）问题的求解逐步回归,（三）逐步回归检验标准,应用SPSS软件进行回归分析的步骤,（一）引入数据,鼠标点击这里,(二),(三)多元线性回归结果解读,大,逐步回归求解及结果解读,1、人均面积,2、其他八个变量,3、选取Stepwise,4、点OK,曲线估计与散点图的画法,
