在xypairs框中加入变量，点击ok后，弹出this grid contains a duplicate pair，请问为什么会怎样，怎么解决?
全部答案（共1个回答）
做散点图，右击数据点——添加趋势线——选项——显示公式
数据量太大，别人是重装系统
请手工指定手机的IP地址、网关、DNS服务器参数，具体参数请参考正常上网的电脑的参数，仅IP地址最后一位不一样（范围是1～254任意未使用的数字），网关、DNS...
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答: 网络方面还是实际操作比较重要，建议看书的同时要多操作，这类的书外面很多的，看你要学什么方面的了。
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SPSS软件中调整混杂变量后两变量散点图（偏相关分析）的绘制
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这个帖子发布于2年零78天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
在进行连续性资料两变量数据的相关性分析，特别是在撰写一些SCI论文时，有时我们需要先对可能的混杂变量（例如：性别、年龄等）进行调整后再用散点图的形式进行展示出来，以使文章数据结果更加可靠，增加文章的可读性和可接受性。例如如下两篇文章:
。SPSS软件中可以通过偏相关分析得到调整后的偏相关系数及相应的p值，但却不能直接输出调整变量后相应的散点图。需要我们进行一系列相关的操作才能出现调整后的散点图，本贴即是对相关操作知识的介绍。
首先根据方积乾教授主编的第六版《卫生统计学》中的相关数据进行详细分析解释，其次再提供我自己分析过的一篇文章中的原始数据以及在最终文章中的表达，便于有此需要的进行演示及文中表达参考。第一部分：第六版《卫生统计学》中的数据（data_book） 数据来自书中表13-4（P237）的数据，用SPSS21.0软件进行演示操作。例题是控制x3（气温）后x1（冷饮销售量）与x2（游泳人数）两变量进行相关分析，并作出散点图。 一、输入数据（图1.）。 Fig 1.二、进行偏相关系数的计算
路径为：【分析】--【相关】--【偏相关】。将分析的相关变量选入相应的框中（图2.），要分析的两个变量放入【变量】框中，需要调整的变量放入【控制】框中，如果有多个需要调整的变量，一并放入【控制】框中。点击【确定】按钮后出现图3.结果，可以得到偏相关系数r12,3为0.215，p值为0.551。 Fig 2. Fig 3.三、散点图的绘制3.1. 首先通过回归分析分别进行扣除x3影响之后的x1和x2的残差。路径为：【分析】--【回归】--【线性】。如图4. 将x1放入【因变量】框中，将需要调整的x3放入【自变量】框中（如果有多个调整变量，一并放入【自变量】框中），点击【保存】按钮，选择“残差”下【未标准化】按钮。依次点击【继续】--【确定】按钮。返回数据界面框得到控制x3后x1的残差RES_1；同样操作可以得到RES_2（图5.）。 Fig 4. Fig 5.
3.2. 进行RES_1与RES_2的相关分析，路径为：【分析】--【相关】--【双变量】。将RES_1、RES_2两变量放入【变量】框中进行分析，点击【确定】，图6.。得到RES_1、RES_2两变量相关系数（图7.）。可以发现图7.与图2.中的两相关系数是完全一样的（p值略有不同，原因可能是因为偏相关系数的计算运用到偏回归分析，牵涉到自由度的取值问题，本题中自由度为8，而不是两相关分析中纳入的11），至此我们就可以用RES_1、RES_2两变量的散点图来表示控制x3后x1、x2的散点图了。即在做进行调整相关变量后两变量散点图时，为调正相关变量后两变量残差所对应的散点图。 Fig 6. Fig 7.
3.3. 散点图绘制路径：【图形】--【旧对话框】--【散点/点状】，选择【简单分布】按钮。如图8.将RES_1、RES_2分别选入X轴、Y轴，点击【确定】。得到RES_1、RES_2两变量的散点图，即为冷饮销售量残差与游泳人数残差之间的散点图，也即为调整x3后x1与x2之间的散点图（图9）。双击图形可以在SPSS软件中进行图形的编辑（重新定义坐标轴的变量名称、小数点位数、坐标轴的最大、小值及主增量；以及添加拟合线）（图10.）。当然SPSS中还不能直接添加相关系数，如果要添加相关系数可以通过其它的做图软件在图形上进行操作。这里得到的坐标轴是以残差为坐标刻度标准的，如果要得到以原始值为坐标刻度的散点图，只需要将RES_1、RES_2中的数据加上x1、x2的均数后再进行散点图绘制即可得到：图11，整体数据视图；图12，未做编辑前的散点图；图13，进行编辑后的散点图，也就是我们文章中最终展示的散点图。 Fig 8.
Fig 10. Fig 11.
第二部分：我自己分析过的一篇文章中的原始数据（data_paper）以及相应的文章，感兴趣的可以进行重复操作。
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真的是太感谢了，找偏相关作图的资料找了好久都没有成功，就用简单散点图投稿了，结果审稿专家恰好提出了这个问题，避无可避。关键时候幸好能看到这个帖子。如果楼主能够将标题添加“偏相关作图”这样的文字信息，相信更容易被搜索到吧。希望能有更多人从中获益。再次感谢楼主无私分享！
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洪哥121 真的是太感谢了，找偏相关作图的资料找了好久都没有成功，就用简单散点图投稿了，结果审稿专家恰好提出了这个问题，避无可避。关键时候幸好能看到这个帖子。如果楼主能够将标题添加“偏相关作图”这样的文字信息，相信更容易被搜索到吧。希望能有更多人从中获益。再次感谢楼主无私分享！不客气，互相学习，共同进步。同时也要感谢你很好的建议，帖子标题已修改。
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关于丁香园spss典型相关分析-如何用spss做相关性分析_Jerry
spss典型相关分析-如何用spss做相关性分析_Jerry
一 : 如何用spss做相关性分析_Jerry例：学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性原始数据TG1.1541.5602.262370.13.474474.54.2775.581.55.985685.56.586.2890G=f(T),其中T为自变量，G为因变量step1：建立数据文件file——new——data；定义变量选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。 Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知（2）Test of significance选项Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。（3）Flag significantcorrelations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧optionsstatistics为统计量，包括均值和标准差 叉积离方差和协方差missing values 选择默认点击continue——ok输出结果（下图）相关系数为0.975，显著性p=0.000&0.01,有统计学意义选用Kendall 肯德尔，结果如下：选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simplescatter------define二 : SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验原文地址：SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）作者：王江源一、相关分析方法的选择及指标体系（一）2个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又叫积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。（2）极端值会对结果造成较大的影响（3）两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。（二）有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又叫为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价2个无序分类变量的相关性。根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析2个模块中。（1）交叉表过程如下图：以上的指标很全面，解释如下：（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于2个无序分类变量的检验。（2）“相关性”复选框：适用于2个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。（5[www.61k.com））Kappa：为内部一致性系数。（6）风险：给出OR或RR值。（7）McNemar：为配对卡方检验。（二）“相关”过程如下图：可以计算Pearson、Kendall的tau-b、Spearman3种相关系数。三 : 如何在SPSS中利用sytax进行典型相关分析在spss中可以有两种方法来拟合典型相关分析采用Manova过程来拟合采用专门提供的宏程序（syntax)进行拟合。在这里主要介绍syntax的操作步骤。进行典型相关的变量名称必须是英文名称，否则不能再syntax中进行读取语句的主要格式如下，因此我们需要首先找到宏程序 canonical correlation.sps的路径将路径复制，然后打开syntax的编辑器，编写如下图所示命令然后点击RUN-all然后得到结果。四 : spss相关分析运筹学与数据分析实践数据分析部分相关分析1相关分析的基本概念 二元相关分析23偏相关分析距离相关分析41 相关分析的基本概念任何事物的变化都与其他事物是相互联系 和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量 之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系 归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统 计关系。当一个变量x取一定值时，另一变量y可以 按照确定的函数公式取一个确定的值，记为 y = f(x)，则称y是x的函数，也就时说y与x 两变量之间存在函数关系。又如，某种商品在 其价格不变的情况下，销售额和销售量之间的 关系就是一种函数关系：销售额=价格×销售 量。函数关系是一一对应的确定性关系，比较 容易分析和测度，可是在现实中，变量之间的 关系往往并不那么简单。为了判断r对ρ 的代表性大小，需要对相 关系数进行假设检验。 （1）首先假设总体相关性为零，即H0为 两总体无显著的线性相关关系。 （2）其次，计算相应的统计量，并得到 对应的相伴概率值。如果相伴概率值小于或等 于指定的显著性水平，则拒绝H0，认为两总体 存在显著的线性相关关系；如果相伴概率值大 于指定的显著性水平，则不能拒绝H0，认为两 总体不存在显著的线性相关关系。相关系数的取值范围在?1和+1之间，即 ?1≤r≤+1。其中： ? 若0＜r≤1，表明变量之间存在正相关 关系，即两个变量的相随变动方向相同； ? 若?1≤r＜0，表明变量之间存在负相 关关系，即两个变量的相随变动方向相反；在实际中，因为研究目的不同，变量的类 型不同，采用的相关分析方法也不同。比较常 用的相关分析是二元相关分析、偏相关分析和 距离分析。2 二元相关分析 2.1 Pearson相关系数在二元变量的相关分析过程中比较常用的 几个相关系数是Pearson简单相关系数、 Spearman和Kendall's tau-b等级相关系数。 Pearson简单相关系数用来衡量定距变量 间的线性关系。定距变量，它的取值之间 可以比较大小，可以用加 减法计算出差异的大小。 例如，“年龄”变量、“收入” 变量、“成绩”变量等都是 典型的定距变量。几种典型的Pearson相关系数及其散点图2.2 SPSS中实现过程? 研究问题 某班级学生数学和化学的期末考试成绩如 表2-1所示，现要研究该班学生的数学和化学 成绩之间是否具有相关性。2-1 学生的数学和化学成绩人 名 hxh yaju yu shizg hah smith watet jess wish laly john chen david caber marry joke jake herry 数 学 99.00 88.00 65.00 89.00 94.00 90.00 79.00 95.00 95.00 80.00 70.00 89.00 85.00 50.00 87.00 87.00 86.00 76.00 化 学 90.00 99.00 70.00 78.00 88.00 88.00 75.00 98.00 98.00 99.00 89.00 98.00 88.00 60.00 87.00 87.00 88.00 79.00?实现步骤Step01：选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Correlate(相关)】→【Bivariate(双 变量)】命令，弹出【Bivariate Correlati ons(双变量相关)】对话框，如图所示，这 是简单相关检验 的主操作窗口。?实现步骤Step02：选择检验变量 在【Bivariate Correlations(双变量相关)】对话框左侧的候选变量列表框中选择两个 个或两个以上变量将其添加至【Variables(变量)】列表框中，表示需要进行简单相 关分析的变量。 Step03：选择相关系数类型 图中的【Correlation Coefficients(相关系数)】选项组中可以选择计算简单相关系数 的类型。 ● Pearson：系统默认项，即积差相关系数，计算连续变量或是等间距测度的变量 间的相关分析。 ● Kendall：等级相关，计算分类变量间的秩相关。 ● Spearman：等级相关，斯皮尔曼相关系数。 对于非等间距测度的连续变量，因为分布不明可以使用等级相关分析，也可以使用 Pearson 相关分析；对于完全等级的离散变量必须使用等级相关分析相关性。当资 料不服从双变量正态分布或总体分布型未知，或原始数据是用等级表示时，宜用 Spearman 或Kendall相关。?实现步骤Step04：假设检验类型选择 在图中的【Test of Significance(显著性检验)】选项组中可以选择输出的假设检验类 型，对应有两个单选项。 ● Two tailed：系统默认项。双尾检验，当事先不知道相关方向（正 相关还是负相 关）时选择此项。 ● One tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。 同时，可以勾选【Flag significant Correlations(标记显著性相关)】复选框。它表示 选择此项后，输出结果中对在显著性水平0.05下显著 相关的相关系数用一个星号 “*”加以标记；对在显著性水平0.01下 显著相关的相关系数用两个星号“**”标记。 Step05：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。?结果和讨论从上述的Pearson相关系数表。可以看到，两个成绩的Pearson相关系数值为0.742； 同时相伴概率P值明显小于显著性水平0.01，这说明 两者中度正线性相关。2.3 绘制相关散点图如果对变量之间的相关程度不需要掌握得 那么精确，可以通过绘制变量的相关散点图来 直接判断。仍以上例来说明。?实现步骤Step01：选择菜单栏中的【图形】→【旧对话框】→【散点/点状】命 令，弹出【散点图/点图】对话框，如图所示。Step02：选择【简单分布】→【定义】命令，弹出【简单散点图】对 话框，如图所示。?结果和讨论Step03：选择X轴和Y轴的对应变量，点击确定，在输出窗口得到这两 个变量的简单散点图，如图所示。2.4 Spearman相关系数Pearson 线性相关系数必须假设数据是 成对地从正态分布中取得的，并且数据至少在 逻辑范畴内必须是等间距的数据。如果这两条 件不符合，可采用Spearman 秩相关系数来代 替Pearson 线性相关系数。Spearman秩相关系数用来度量顺序水准 变量间的线性相关关系。它是利用两变量的秩 次大小作线性相关分析，适用条件为： ① 两个变量的变量值是以等级次序表示的数 据； ② 一个变量的变量值是等级数据，另一个变 量的变量值是等距或比率数据，且其两总体不 要求是正态分布，样本容量n不一定大于30。Spearman 秩相关系数经常被称为非参数相关系数，这具有两层含义： 第一，只要在X 和Y 具有单调的函数关系的关系，那么X 和Y 就是完全 Spearman 相关的，这与Pearson 相关性不同，后者只有在变量之间具 有线性关系时才是完全相关的。两外一个关于Spearman 秩相关系数的 非参数性的理解就是样本之间精确的分布可以在不知道X 和Y 的联合概 率密度函数时获得。2.5 SPSS中实现过程? 研究问题 某语文老师先后两次对其班级学生同一篇 作文加以评分，两次成绩分别记为变量“作文 1”和“作文2”，数据如表2-2所示。问两次评 分的等级相关有多大，是否达到显著水平？表2-2学生作文两次的得分情况人 名 hxh yaju yu shizg hah smith watet jess wish laly john chen 作 文 1 86.00 78.00 62.00 75.00 89.00 67.00 96.00 80.00 77.00 59.00 79.00 68.00 作 文 2 83.00 82.00 70.00 73.00 92.00 65.00 93.00 85.00 75.00 65.00 75.00 70.00davidcaber marry joke jake herry85.0087.00 75.00 73.00 95.00 88.0080.0075.00 80.00 78.00 90.00 90.00?实现步骤只需在相关系数中选择Spearman即可，其他与Pearson相关分析相似，结果和讨论从上述的Spearman相关系数可以看到，这位老师两次的评分的正相关性 较显著，说明这位老师两次批改结果还是较一致的3 偏相关分析二元变量的相关分析在一些情况下无法较 为真实准确地反映事物之间的相关关系。例如， 在研究某农场春季早稻产量与平均降雨量、平 均温度之间的关系时，产量和平均降雨量之间 的关系中实际还包含了平均温度对产量的影响。 同时平均降雨量对平均温度也会产生影响。在 这种情况下，单纯计算简单相关系数，显然不 能准确地反映事物之间地相关关系，而需要在 剔除其他相关因素影响的条件下计算相关系数。 偏相关分析正是用来解决这个问题的。3.1 统计学上的定义和计算公式定义：偏相关分析是指当两个变量同时与 第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除， 只分析另外两个变量之间相关程度的过程。 偏相关分析的工具是计算偏相关系数r12， 3。3.2 SPSS中实现过程? 研究问题 某农场通过试验取得某农作物产量与春季 降雨量和平均温度的数据，如表3-3所示。现 求降雨量对产量的偏相关。表3-3 早稻产量与降雨量和温度之间的关系产 量 降 雨 量 25.00 33.00 45.00 105.00 111.00 温 度150.00 230.00 300.00 450.00 480.006.00 8.00 10.00 13.00 14.00500.00550.00 580.00 600.00 600.00115.00120.00 120.00 125.00 130.0016.0017.00 18.00 18.00 20.00?实现步骤Step01：打开主菜单 选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Correlate(相关)】→ 【Partial(偏相 关)】命令，弹出【Partial Correlations(偏相关)】对话框，如下图所示，这 是偏相关分析的主操作窗口。?实现步骤Step02：选择检验变量 在【Bivariate Correlations(偏相关)】对话框左侧的候选变量列表框中选择 两个或两个以上变量，将其添加至【Variables(变量)】列表框中，表示需要 进行偏相关分析的变量。 Step03：选择控制变量 在【Bivariate Correlations(偏相关)】对话框左侧的候选变量列表框中 至少 选择一个变量，将其添加至【Controlling for(控制)】列表框中，表示在进行 偏相关分析时需要控制的变量。注意如果不选入控制变量，则进行的是简单 相关分析。 Step04：假设检验类型选择 在【Test of Significance(显著性检验)】选项组中可以选择输出的假设检验 类型，对应有以下两个选项。 ● Two tailed：系统默认项。双尾检验，当事先不知道相关方向（正相关还 是负相关）时选择此项。 ● One tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。 同时，可以勾选【Flag significant Correlations】复选框。它表示选择此项 后，输出结果中对在显著性水平0.05下显著相关的相关系数用一个星号“*”加 以标记；对在显著性水平0.01下显著相关的相关系数用两个星号“* *”标记。?实现步骤Step05：其他选项选择 单击【选项】按钮，弹出的对话框用于指定输出内容和关于缺失值的处理方 法，主要包括以下选项。 ① 统计量：选择输出统计量。 ● 均值和标准差：将输出选中的各变量的观测值数 目、均值和标准差。 ● 零阶相关系数：显示零阶相关矩阵，即Pearson 相关矩 阵。 ② 缺失值：用于设置缺失值的处理方式。它有两种处理方式： ● 按对排除个案：系统默认项。剔除当前分析的两个变量值中缺失的个案 。 ● 按列表排除个案：表示剔除所有含缺失值的个案后再进行分 析。 Step06：相关统计量的Bootstrap估计 单击【Bootstrap】按钮，在弹出的对话框中可以进行如下统计量的 Bootstrap估计。 ● 描述统计表支持均值和标准差的Bootstrap 估计。 ● 相关性表支持相关性的Bootstrap 估计。 Step07：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。3.3 结果和讨论从以上结果可以看出，在控制了温度变量后，产量和降雨量之间还是 有正相关关系，但不如之前的显著了。4 距离相关分析 4.1 统计学上的定义和计算公式简单相关分析和偏相关分析有一个共同点，那就是对 所分析的数据背景应当有一定程度的了解。但在实际中有时 会遇到一种情况，在分析前对数据所代表的专业背景知识尚 不充分，本身就属于探索性的研究。这时就需要先对各个指 标或者案例的差异性、相似程度进行考察，以先对数据有一 个初步了解，然后再根据结果考虑如何进行深入分析。 距离相关分析是对观测量之间或变量之间相似或不相似 的程度的一种测量。距离相关分析可用于同一变量内部各个 取值间，以考察其相互接近程度；也可用于变量间，以考察 预测值对实际值的拟合优度。距离相关分析根据统计量不同，分为以下 两种。 ? 不相似性测量：通过计算样本之间或 变量之间的距离来表示。 ? 相似性测量：通过计算Pearson相关系 数或Cosine相关来表示。距离相关分析根据分析对象不同，分为以 下两种。 ? 样本间分析：样本和样本之间的距离 相关分析。 ? 变量间分析：变量和变量之间的距离 相关分析。在不相似性测量的距离分析中，根据不同 类型的变量，采用不同的统计量进行计算。 （1）对连续变量的样本 (x,y) 进行距离 相关分析时，常用的统计量有以下几种。4.2 SPSS中实现过程距离相关分析分为相似性测量和不相似性 测量，也可分为样本间分析和变量间分析。下 面分别对这4种情况进行讲解。? 研究问题1—变量和个案之间的不相似性 测量分析 对6个标准电子元件的电阻（欧姆）进行3 次平行测试，测得结果如表4-4所示。问测试 结果是否一致，6个电子元件之间测试结果有 无差异。表4-4 3次测量情况1 第一次 第二次 0.140 0.135 2 0.138 0.140 3 0.143 0.142 4 0.141 0.136 5 0.144 0.138 6 0.137 0.140第三次0.1410.1420.1370.1400.1420.143?实现步骤Step01：打开对话框 选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Correlate(相关)】→【Distanc es(距离)】命令，弹出【Distances(距离)】对话框，这是距离分析 的 主操作窗口。?实现步骤Step02：选择检验变量 在【Distances(距离)】对话框左侧的候选变量列表框中选择两个或两 个以上变量，将其添加至【Variables(变量)】列表框中，表 示需要进 行距离分析的变量。同时可以选择一个字符型标示变量移入 【Label Cases(标注个案)】列表框中，在输出中将用这个标示变量 值对各个 观测量加以标记。缺省时，输出中用观测量的序号来标记。 Step03：选择分析类型 在【Compute Distances(计算距离)】选项组中可以选择计算何种类 型的距离。 ● Between cases：系统默认项。表示作变量内部观察值之间的距离 相关分析。 ● Between variables：表示作变量之间的距离相关分析。?实现步骤Step04：测度类型选择 在【Measure(度量标准)】选项组中可以选择分析时采用的距离类型 。 ● Dissimilarities：系统默认项。不相似性测距，系统默认采用欧式 距离测度观测值或变量之间的不相似性。 ● Similarities：相似性测距。系统默认使用Pearson相关系数测度 观 测值或变量之间的相似性。 Step05：完成操作 单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。结果和讨论以上是三次测试的不相似距离分析结果，从以上结果可以看出，三次 测试的一致性较好，数据之间的距离较小结果和讨论以上是6个电子元件的不相似距离分析结果，从以上结果可以看出， 6个电子元件的测试结果非常一致，可认为6个电子元件测试结果无 差别
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