spss典型相关分析(spss典型相关分析结果解读)

如何在SPSS里面进行典型相关分析

朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析Bivariate Correlations对话框2、把左边的源变量（情感温暖Q和T1）调入右边的矩形框内,同时勾选Pearson选项

SPSS常用的相关性分析方法解析（转载）

相关性分析旨在分析两组数据之间是否相互影响，彼此是否独立的变动。SPSS内部提供了多种分析数据相关性的方法：卡方检验（Chi-SquareTest），Pearson相关系数计算，Spearman相关系数计算和Kendall的tau-b（K）相关系数计算。这四种分析方法适用于不同的数据类型，下面向大家介绍常用的SPSS相关性分析方法。

   1.卡方检验（Chi-SquareTest）

   卡方检验（Chi-SquareTest）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，进而分析两个分类变量的相关性。

   卡方检验（Chi-SquareTest）适用于不服从正态分布的数据，两组变量是无序的。使用SPSS进行卡方检验的操作方法，大家可以登录SPSS中文网站进行学习，这里仅作原理性的介绍。如图1是某种药物单独使用和药物与放疗同时使用时，治疗是否有效的卡方检验结果。

图1某地某种疾病发病人数统计

   个案处理摘要显示了有效数据和无效数据的数量。VAR00001*VAR00002交叉表显示各变量对应的频数，VAR00001列1代表单独使用药物，2代表药物与放疗同时使用，VAR00002行1代表有疗效的人数，2代表无疗效的人数。

   行列变量为各为二组，自由度为（2-1）×（2-1）=1，Pearsonχ2值为22.475，显著性数值为0.000小于0.05，有显著性差异，不能接受无关假设，即单独使用药物与药物放疗同时进行有显著性差异。

   2.Pearson相关系数计算

   Pearson相关系数用于评估两组数据是否符合线性关系，不能用于符合曲线关系的数据，线性相关越强，Pearson相关系数就越接近1（线性递增）或-1（线性递减）。图2为一组数据的线性相关性检验，可以看出，Peason相关系数0.984，表明两者有较强的线性相关性，一般认为<0.3无相关性，0.3～0.7弱相关性，>0.7较强的相关性。

图2Pearson检验结果

   3.Spearman相关系数计算

   Spearman相关系数适用于不满足线性关系，且不满足正态分布的数据，如图3所示，实际这是两组随机产生的数据，用Spearman相关系数计算时，结果为0.257，<0.3无相关性，与Pearson相关系数类似，<0.3不相关，0.3～0.7为弱相关，>0.7为强相关。

图3Spearman相关系数计算

   4.Kendall的tau-b（K）相关系数计算

   进行Kendall的tau-b（K）相关分析，需要满足下列3个条件：

   1.两个变量是有序分类变量；

   2.两个变量相对应的研究对象是一定的。

   例如调查工资与学历之间的关系，两个变量学历和收入都是等级变量，符合条件1；两个变量均对应同一研究对象：一个区域内的所有工作的成年人。符合条件2。收入等级分别为1高收入，2中收入，3低收入，学历等级分别为1高学历，2中等学历，3低学历。结果分析如图4所示。相关系数为0.480，有弱的相关性。

图4Kendalltau-b系数计算

   对于不同种类的数据，应采用不同的统计方法进行相关性分析，SPSS内置了丰富的统计计算功能，可以充分满足不同统计数据的使用需求。

用SPSS进行典型相关分析（懂的来）

简单，把因变量分别输入好，就是每个年度的数据，如：总人口为因变量1，然后下面一排就是各个年度的具体数字，把每个因变量都输入好，要想改因变量的名称就在SPSS的左下角那里，点另一个窗口，在改名称。第二部，相关分析的话就是要考虑所用的方法，建议用相关系数来判定，越近1就越好，影响越大。步骤是点分析-相关性-双因素，进入窗口了以后把每个因素都选进第二个窗口，点确定，就出来结果了

spss中的典型相关分析

有两个可能的原因：

1.检查你的数据是否适合做典型相关分析，具体可以参考相关的统计书籍。

2.你的语句本身有错误，给一个例子：

includefile'F:\ProgramFiles\SPSS\canonicalcorrelation.sps'.

cancorrt1=x1x2x3

/t2=y1y2.

注意例子中的.号的位置！

3.我按照这个例子运行完全没有问题。结果如下：

RunMATRIXprocedure:

CorrelationsforSet-1

x1x2x3

x11.0000.8772.7102

x2.87721.0000.5760

x3.7102.57601.0000

CorrelationsforSet-2

y1y2

y11.0000.8240

y2.82401.0000

CorrelationsBetweenSet-1andSet-2

y1y2

x1.9716.8154

x2.8829.4857

x3.8403.8009

CanonicalCorrelations

11.000

2.944

Testthatremainingcorrelationsarezero:

Wilk'sChi-SQDFSig.

1.00083.7366.000.000

2.10819.9902.000.000

StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-1

12

x1-.4451.725

x2-.346-2.009

x3-.308.203

RawCanonicalCoefficientsforSet-1

12

x1-.226.878

x2-.060-.348

x3-.056.037

StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-2

12

y1-1.109-1.373

y2.1361.760

C

RawCanonicalCoefficientsforSet-2

12

y1-.226-.279

y2.030.393

CanonicalLoadingsforSet-1

12

x1-.967.107

x2-.914-.379

x3-.823.271

CrossLoadingsforSet-1

12

x1-.967.101

x2-.913-.358

x3-.823.256

CanonicalLoadingsforSet-2

12

y1-.997.077

y2-.778.628

CrossLoadingsforSet-2

12

y1-.997.073

y2-.778.593

RedundancyAnalysis:

ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyItsOwnCan.Var.

PropVar

CV1-1.816

CV1-2.076

ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyOppositeCan.Var.

PropVar

CV2-1.815

CV2-2.068

ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyItsOwnCan.Var.

PropVar

CV2-1.800

CV2-2.200

C

ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyOppositeCan.Var.

PropVar

CV1-1.799

CV1-2.179

------ENDMATRIX-----

用spss如何分析两组数据的相关性？

用spss分析两组数据的相关性步骤如下：

1、第一步，电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。依次点击【文件】-【打开】-【数据】。

2、第二步，选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。

3、第三步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。

4、第四步，然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。

5、第五步，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。

这样就完成了用spss分析两组数据的相关性。