相关分析和回归分析SPSS实现.doc
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相关分析和回归分析SPSS实现.doc
相关分析与回归分析一、试验目标与要求本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析,具体包括:皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。学会回归模型的散点图与样本方程图形。学会对所计算结果进行统计分析说明。要求试验前,了解回归分析的如下内容。参数α、β的估计回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t-检验);回归方程显著性检验(F-检验)。二、试验原理1.相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。
相关分析和回归分析SPSS.ppt
第SPSS章本章内容8.1相关分析和回归分析概述双变量关系强度测量的主要指标8.2相关分析8.2.2相关系数利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两个步骤:第一,计算样本相关系数r;相关系数r的取值在-1~+1之间R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的线性相关关系R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相关;r=0表示两变量不相关|r|>0.8表示两变量有较强的线性关系;|r|<0.3表示两变量之间的线性关系较弱第二,对样本来自的两总体是否存在显著
spss回归分析相关分析.pptx
相关分析Correlations如果仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势,并用适当的统计指标描述。这就是相关分析。如果要把变量间相互关系用函数表达出来,用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值,这就是回归分析。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具,它们的相互结合能够达到较为理想的分析效果是将数据以点的形式画在直角坐标系上,通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及它们的强弱程度和方向。实际操作:①表示一对变量间统计关系的散点图②将纵轴变量选入【Y轴】,③将横轴变量选入【X轴】,
SPSS的相关分析和线性回归分析.pptx
问题第八章本章内容8.1相关分析和回归分析概述简单散点图:表示一对变量间统计关系的散点图。重叠散点图:表示多对变量间统计关系的散点图。矩阵散点图:以方形矩阵的形式在多个坐标轴上分别显示多对变量间的统计关系。以3*3矩阵散点图为例。三维散点图:以立体图的形式展现三对变量间的统计关系。对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量,常用的相关系数主要有Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall相关系数等。8.2.2.1Pearson简单相关系数(适用于两个变量都是数值型的数据)Pea
04-SPSS相关分析和回归分析.ppt
SPSS相关分析与回归分析本章内容8.1相关分析和回归分析概述双变量关系强度测量的主要指标8.2相关分析8.2.2相关系数利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两个步骤:第一,计算样本相关系数r;相关系数r的取值在-1~+1之间R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的线性相关关系R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相关;r=0表示两变量不相关|r|>0.8表示两变量有较强的线性关系;|r|<0.3表示两变量之间的线性关系较弱第二,对样本来自的两总