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spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

2023/1/31 来自于：制图网 点击：42
spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

一、研究场景

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系,以及关系紧密程度等。例如：研究员工薪资与员工工龄的关系；产品销量与产品售后服务的关系等。

二、数据类型

相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫作相关分析。相关分析研究是定量与定量的数据，如果是定类和定量数据需要使用方差分析，定类和定类需要使用交叉（卡方）。

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三、SPSSAU操作

1.上传数据

登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

2.拖拽分析项

在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

PS: 分析项X可选

需要特别强调的一点是，相关分析通常不会特别区分哪个变量是X，哪个变量是Y。因此分析时，常常是直接把分析项都放入“分析项Y（定量）”里即可。

3.参数选择

SPSSAU在相关分析中提供

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

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四、分析前检验

1.正态性检验

相关分析要求数据服从正态分布，因此分析前需要检验数据的正态性。正态性有多种检验方法，常见方法如：正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图等。

补充说明：相关分析对数据正态要求比较宽松，违反时系数计算结果也比较稳健，只要数据基本满足正态即可。如果数据完全不正态，则可以用Spearman相关系数。

2.线性趋势

当两个定量数据在散点图上的散点呈现直线趋势时，就可以认为两者存在直线相关趋势，这也是相关分析的一个基本前提。

补充说明：可使用SPSSAU中可视化下的散点图进行分析与查看。

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

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例如上图，当X增大时，可以比较明显地看出Y会随着减小，说明X和Y之间有着负向相关关系。如果是正相关，散点图会呈现随着一个变量值的增加，另一个变量值也增加的趋势。

如果数据呈现非线性的趋势，可以选择对变量进行数据转换（如对数转换），或是使用Spearman相关系数进行分析。

3.异常值

相关分析对极端值较为敏感，异常值会影响分析结果。需要在分析前查看是否存在异常值，保证结果的可靠性，此步可以和上一步一起通过散点图查看。

如果存在异常值，可以使用SPSSAU数据处理里面的异常值进行处理。

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

五、SPSSAU分析

背景：利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。（PS：已满足分析条件）

1.Pearson相关-标准格式

spss数据分析【spss数据分析的一般步骤】

从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。

其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。

补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p 值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p

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