spss pearson 相關性分析是什麼

如果研究者想得到兩個變數之間是否有相關性或是具有怎樣的相關性，就可以利用Perason做相關性的分析，那麼在此軟體內該如何操作得到資料結果圖呢？接下來介紹一下得到相關性資料的具體操作方法。

方法

開啟SPSS PERASON後，從上方“graphs”下選擇第一個選項。

選擇彈窗左方的“time-tv”，進入下方“gallery”。

接著選擇“scatter”，並在右方選擇適合的相關性表示方法。

隨後編輯xy軸上的名稱。

在右方視窗中選擇“Y-Axis”選項，在“minimum”中編輯“0”。

敲擊回車鍵即可儲存並執行操作。

結果圖如下所示。

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SPSS進行皮爾森相關係數分析 相關係數和顯著性有什麼關係

皮爾森相關係數（Pearson correlation coefficient）也稱皮爾森積矩相關係數(Pearson product-moment correlation coefficient)，統計檢驗：可以用t 統計量對總體相關係數為0的原假設進行檢驗。zd若t 檢驗顯著，則拒絕原假設，即兩個變數是線性相關的；若t 檢驗不顯著，則不能拒絕原假設，即兩個變數不是線性相關的，本質上是一元迴歸中的回回歸引數顯著性檢驗

【如何使答用SPSS進行皮爾森相關係數分析】

1.單擊“Analyze”,展開下拉選單

2.下拉選單中尋找“Correlate”彈出小選單，從小選單上尋找“Bivariate...”，單擊之，則彈出相關分析“Bivariate Correlations”對話方塊

3.把左邊的源變數中要分析相關的變數調入右邊的“Variables：”下的矩形框內

4.勾選“Correlation Coelficients”中的“Pearson”選項

5.點選“OK”即可.本回答被提問者和網友採納

spss相關性分析結果看不懂，幫忙解釋下~謝了

在這個圖表中，你說的R值就是皮爾遜相關係數~（pearson correlation）

r>0 代表兩變數正相關，r<0代表兩變數負相關。

|r|大於等於0.8時，可以copy認為兩變數間高度百相關；

|r|大於等於0.5小於0.8時，可以認為兩變數中度相關；

|r|大於等於0.3小於0.5時，可以認為兩變數低度相關。

小於0.3說明相關程度弱，基本不相關。

上面說了啊~表格裡的pearson correlation，就是R值

表格裡*加重的幾度個r值，是呈現顯著相關的。

簡單來說，

正相關是一個變數變大，另一個變數也變大

負相關就是一個變數變大，另一個變數變小

如何使用SPSS進行皮爾森相關係數分析？？Pearson’s correlation coefficients

如果用SPSSAU進行線上spss資料分析，選擇通用方百法->相關進行，結果格式為三線度表格式，屬於規範的格式不用重新整理。

分析結果上看會輸出包括平均值和問標準差，以及相關係數和P值。

前兩列即為各變數答的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。專

數值右上角的星號代表P值。對於相關分析，一般規範的表格格式是：P值使用*號表屬示，P < 0.01使用2個*號表示；P < 0.05使用1個*號表示。

spss Pearson相關係數 和判定係數R^2什麼關係

相關係數的平方 就是 迴歸分析中的擬合優度R方

pearson相關係數和spearman相關係數的區別

區別：

1.連續資料，常態分佈，線性關係，用pearson相關係數是最恰當，當然用spearman相關係數也可以，效率沒有pearson相關係數高。

2.上述任一條件不滿足，就用spearman相關係數，不能用pearson相關係數。

3.兩個定序測量資料之間也用spearman相關係數，不能用pearson相關係數。

拓展知636f7079e799bee5baa631333365656661識：

pearson相關通常是用來計算等距及等比資料或者說連續資料之間的相關的，這類資料的取值不限於整數，如前後兩次考試成績的相關就適合用pearson相關。

spearman相關專門用於計算等級資料之間的關係，這類資料的特點是資料有先後等級之分但連續兩個等級之間的具體分數差異卻未必都是相等的，比如第一名和第二名的分數差就未必等於第二名和第三名的分數差。兩次考試的排名資料適用於spearman相關。

spearman相關只能計算等級資料，但pearson相關卻既可以用來算等級相關，也可以算連續資料的相關，只不過一般預設用pearson相關計算連續資料的相關。

在 統計學中, 以查爾斯·斯皮爾曼命名的斯皮爾曼等級相關係數，即spearman相關係數。經常用希臘字母ρ表示。 它是衡量兩個變數的依賴性的 非引數 指標。 它利用單調方程評價兩個統計變數的相關性。 如果資料中沒有重複值， 並且當兩個變數完全單調相關時，斯皮爾曼相關係數則為+1或−1。

Pearson相關係數（Pearson CorrelationCoefficient）是用來衡量兩個資料集合是否在一條線上面，它用來衡量定距變數間的線性關係。

如衡量國民收入和居民儲蓄存款、身高和體重、高中成績和大學聯考成績等變數間的線性相關關係。當兩個變數都是正態連續變數，而且兩者之間呈線性關係時，表現這兩個變數之間相關程度用積差相關係數，主要有Pearson簡單相關係數。

參考資料：

spearman相關係數_百度百科

Pearson相關係數_百度百科