spss相關(guān)分析操作過(guò)程

相關(guān)分析定義相關(guān)分析用于研究定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，包括是否有關(guān)系，以及關(guān)系緊密程度等.此分析方法通常用于回歸分析之前;相關(guān)分析與回歸分析的邏輯關(guān)系為:先有相關(guān)關(guān)系，才有可能有回歸關(guān)系。分析項(xiàng)相關(guān)分析說(shuō)明網(wǎng)購(gòu)滿(mǎn)意度，重復(fù)購(gòu)買(mǎi)意愿網(wǎng)購(gòu)滿(mǎn)意度和重復(fù)購(gòu)買(mǎi)意愿之間是否有關(guān)系，關(guān)系緊密程度如何?分析過(guò)程 相關(guān)分析使用相關(guān)系數(shù)表示分析項(xiàng)之間的關(guān)系。在相關(guān)分析之前，SPSSAU建議可使用散點(diǎn)圖直觀查看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況首先判斷是否有關(guān)系(有*號(hào)則表示有關(guān)系，否則表示無(wú)關(guān)系)接著判斷關(guān)系為正相關(guān)或者負(fù)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)大于0為正相關(guān)，反之為負(fù)相關(guān))最后判斷關(guān)系緊密程度(通常相關(guān)系數(shù)大于0.4則表示關(guān)系緊密);相關(guān)系數(shù)常見(jiàn)有兩類(lèi)，分別是Pearson和Spearman，默認(rèn)使用Pearson相關(guān)系數(shù)。除此之外，SPSSAU還提供Kendall相關(guān)系數(shù)。三個(gè)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別如下表格：系數(shù)使用場(chǎng)景備注Pearson定量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)滿(mǎn)足正態(tài)性時(shí)正態(tài)圖可查看正態(tài)性，散點(diǎn)圖展示數(shù)據(jù)關(guān)系Spearman定量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不滿(mǎn)足正態(tài)性時(shí)正態(tài)圖可查看正態(tài)性，散點(diǎn)圖展示數(shù)據(jù)關(guān)系Kendall定量數(shù)據(jù)一致性判斷通常用于評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)一致性水平研究，比如評(píng)委打分，數(shù)據(jù)排名等如果多個(gè)量表題表示一個(gè)維度，可使用“生成變量”的平均值功能。將多個(gè)量表題合并成一個(gè)整體維度。分析結(jié)果格式1（當(dāng)僅放入一個(gè)框中時(shí)）：平均值標(biāo)準(zhǔn)差分析項(xiàng)1分析項(xiàng)2分析項(xiàng)3分析項(xiàng)4分析項(xiàng)5分析項(xiàng)13.430.761分析項(xiàng)23.930.86.673**1分析項(xiàng)33.840.90.740**.712**1分析項(xiàng)43.321.01.681**.705**.642**1分析項(xiàng)53.031.09.520**.666**.489**.604**1*p<0.05**p<0.01格式2（兩個(gè)框均放置項(xiàng)時(shí)）：分析項(xiàng)1分析項(xiàng)2分析項(xiàng)3分析項(xiàng)4.641**.705**.242**分析項(xiàng)5.520**.656**.589**分析項(xiàng)6.321**.875**.242**分析項(xiàng)7.611**.705**.342**分析項(xiàng)8.530**.826**.589***p<0.05**p<0.01*備注：通常情況下會(huì)使用格式1，如果希望格式2，則右側(cè)兩個(gè)框中均需要放置分析項(xiàng)。單從相關(guān)分析方法角度看，其并不區(qū)分X和Y，但從實(shí)際意義上看，通常是研究X和Y的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)分析案例Contents1背景 42理論 43操作 54SPSSAU輸出結(jié)果 65文字分析 66剖析 71背景研究“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”分別與“淘寶商家滿(mǎn)意度”，“淘寶忠誠(chéng)度”之間的關(guān)系情況，此句話中明顯的可以看出“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”這兩項(xiàng)為X；而“淘寶商家滿(mǎn)意度”，“淘寶忠誠(chéng)度”這兩項(xiàng)為Y。2理論相關(guān)分析是研究?jī)蓚€(gè)定量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系情況，以及相關(guān)分析是研究有沒(méi)有關(guān)系。如果呈現(xiàn)出顯著性（結(jié)果右上角有*號(hào)，此時(shí)說(shuō)明有關(guān)系；反之則沒(méi)有關(guān)系）；有了關(guān)系之后，關(guān)系的緊密程度直接看相關(guān)系數(shù)大小即可。一般0.7以上說(shuō)明關(guān)系非常緊密；0.4~0.7之間說(shuō)明關(guān)系緊密；0.2~0.4說(shuō)明關(guān)系一般。如果說(shuō)相關(guān)系數(shù)值小于0.2，但是依然呈現(xiàn)出顯著性（右上角有*號(hào)，1個(gè)*號(hào)叫0.05水平顯著，2個(gè)*號(hào)叫0.01水平顯著；顯著是指相關(guān)系數(shù)的出現(xiàn)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義普遍存在的，而不是偶然出現(xiàn)），說(shuō)明關(guān)系較弱，但依然是有相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算有兩種，一種叫Pearson相關(guān)系數(shù)（默認(rèn)）；另外一種叫Spearman相關(guān)系數(shù)（使用非常少）。從理論上講，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)出不正態(tài)時(shí)則使用Spearman相關(guān)系數(shù)，但無(wú)論是Pearson或者Spearman相關(guān)系數(shù)，其實(shí)際依舊是研究相關(guān)關(guān)系，結(jié)論上并不會(huì)有太大區(qū)別；并且數(shù)據(jù)正態(tài)分布通常在理想狀態(tài)下才會(huì)成立。因而現(xiàn)實(shí)研究中使用Pearson相關(guān)系數(shù)的情況占絕大多數(shù)。3操作第一步：將EXCEL數(shù)據(jù)/SPSS數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSSAU中，選擇右上角[上傳數(shù)據(jù)]第二步：從菜單上依次選擇通用方法→相關(guān)第三步：這里區(qū)分了X和Y，所以對(duì)應(yīng)放入即可。如果并不區(qū)分X或者Y，直接把所有項(xiàng)放入“分析項(xiàng)Y（定量）”框中即可。4SPSSAU輸出結(jié)果當(dāng)然也可以輸出這樣的格式【當(dāng)所有項(xiàng)均放入同一個(gè)框中時(shí)】，如下（下表格中還輸出平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，常見(jiàn)格式，意義不大）：5文字分析上表使用相關(guān)分析去研究“淘寶商家滿(mǎn)意度”，“淘寶忠誠(chéng)度”分別與“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”之間的相關(guān)關(guān)系情況，并且使用Pearson相關(guān)系數(shù)去表示相關(guān)關(guān)系情況。從上表可以看到：“淘寶商家滿(mǎn)意度”分別與“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”之間均呈現(xiàn)出顯著性(P<0.01)，并且相關(guān)系數(shù)值均高于0.7，說(shuō)明“淘寶商家滿(mǎn)意度”分別與“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”之間均有著非常緊密的正向相關(guān)關(guān)系。類(lèi)似的，“淘寶忠誠(chéng)度”分別與“淘寶客服服務(wù)態(tài)度”，“淘寶商家服務(wù)質(zhì)量”之間也會(huì)有著非常緊密