SPSS皮爾遜相關(guān)分析實例操作步驟

1、SPSS皮爾遜相關(guān)分析實例操作步驟選題：對某地29名13歲男童的身高(cm)、體重(kg),運(yùn)用相關(guān)分析法來分析其身高與體重是否相關(guān)。實驗?zāi)康模喝魏问挛锏拇嬖诙疾皇枪铝⒌?，而是相互?lián)系、相互制約的。相關(guān)分析可對變量進(jìn)行相關(guān)關(guān)系的分析，計算29名13歲男童的身高(cm)、體重(kg),以判斷兩個變量之間相互關(guān)系的密切程度。實驗變量：編號Number,身高h(yuǎn)eight(cm),體重weight(kg)原始數(shù)據(jù)：Numberheightweight1135.1322139.9303163.6464146.5345156.2376156.4367167.8428149.7319145.03310148

2、.53711165.55012135.02813153.34114152.032實驗方法：皮爾遜相關(guān)分析法15160.54716153.047117147.64118157.54319155.14520160.53821143.03222149.43423160.84024159.03925158.23826150.03627144.535128154.64029156.532軟件：spss19.0操作過程與結(jié)果分析:第一步：導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)文件？?1 .?opendatadocument-opendataopen;2 .Openingexceldatasource-OK.第二步：分析身高（

3、cm）與體重（kg）是否具有相關(guān)性1 .在最上面菜單里面選中Analyzecorrelatebivariate?,首先使用Pearson,two-tailed,勾選flagsignificantcorrelations進(jìn)入如下界面：2 .點擊右側(cè)options,勾選Statistics,默認(rèn)MissingValues,點擊Continue輸出結(jié)果：MeanStd.DeviationN身高（cm）152.5768.362229體重（kg）37.655.74629Descriptive Statistics圖為基本的描述性統(tǒng)計量的輸出表格，其中身高的均值（mean為152.576cm、標(biāo)準(zhǔn)差（st

4、andarddeviation）為8.3622、樣本容量（numberofcases）為29;體重的均值為37.65kg、標(biāo)準(zhǔn)差為5.746、樣本容量為29。兩者的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差值得差距不顯著身高（cm）體重（kg）身高(cm )Pearson Correlation1*.719Sig. (2-tailed).000SumofSquaresand1957.953967.816Cross-productsCovariance69.92734.565N2929體重(kg)Pearson Correlation.7191Sig. (2-tailed).000SumofSquaresand967.81

5、6924.312Cross-productsCovariance34.56533.011N2929Correlations*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).圖為相關(guān) 分析結(jié)果表，從 表中可以看出 體重和身高之 間的皮爾遜相 關(guān)系數(shù)為0.719,即 |r|=0.719,表示 體重與身高呈 正相關(guān)關(guān)系，且 兩變量是顯著相關(guān)的。另外,兩者之間不相關(guān)的雙側(cè)檢驗值為0.000，圖中的雙星號標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是在顯著性水平為0.01以下，認(rèn)為標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是顯著的，驗證了兩者顯著相關(guān)的關(guān)系。所以可以得出結(jié)論：學(xué)生的體重與身高存在顯著的正相關(guān)性，當(dāng)體重越高