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SPSS偏相關區分的應用詳細說明

發布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統計、推斷性統計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數據分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數據中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產品質量控制、人事檔案管理和日常統計報表等。

IBM SPSS Statistics偏相關分析,是用于變量間可能會有相互影響的情況中。比如,對三個變量進行相關分析,但發現第一、二個變量與第三個變量之間存在著相關關系,在這種情況下,就要將第三個變量的影響剔除后,再分析第一、二個變量的相關關系。

接下來,我們使用一組門店銷售數據,演示一下IBM SPSS Statistics的偏相關分析。

一、使用的數據

如圖1所示,示例所用數據包含了銷售額、客流量、客單價三個變量。本文假設客單價與銷售額、客流量有相關關系,并研究在控制客單價線性影響下,銷售額與客流量是否存在相關關系。

示例數據

圖1:示例數據

二、應用偏相關分析

如圖2所示,依次單擊分析-相關-偏相關選項,打開偏相關分析設置面板。

偏相關分析

圖2:偏相關分析

如圖3所示,可以看到,偏向關性分析設置面板包含了變量與控制兩個選項。變量指的是用于分析相關關系的變量;而控制則指的是控制其線性影響的變量。

 

偏相關設置面板

圖3:偏相關設置面板

1.選擇變量

按照上文所述的研究目的,分別將銷售額、客流量添加到變量,將客單價添加到控制。

選擇變量

圖4:選擇變量

2.選項設置

接著,打開選項設置面板,勾選統計數值中的“平均值和標準差”以及“零階相關性”。

控制一個變量的偏相關分析,稱為一階偏相關分析。而“零階相關性”,即不進行控制變量設置的分析方法,用以對比控制變量設置后的結果。

選項設置

圖5:選項設置

3.顯著性檢驗設置

由于我們事先沒有進行散點圖的制作,無法判斷數據存在正相關還是負相關,因此,選擇“雙尾”的顯著性檢驗。

顯著性檢驗設置

圖6:顯著性檢驗設置

4.結果解讀

完成以上設置后,運行檢驗。

如圖7所示,“無”即不進行變量控制的相關性檢驗,如需出現該部分內容,必須在選項中勾選“零階相關性”。

從檢驗結果看到,在不控制客單價的線性影響下,銷售量與客流量存在著顯著相關性(顯著性設置為0.00<0.05);而在控制客單價的線性影響下,銷售量與客流量仍存在著顯著相關性(顯著性設置為0.00<0.05)。

相關性檢驗結果

圖7:相關性檢驗結果

三、小結

綜上所述,IBM SPSS Statistics的偏相關分析,可用于控制對其他變量產生線性影響的變量,以求得更準確的變量間相關關系。

在使用偏相關分析時,建議在選項設置中勾選“零階相關性”,以對比控制影響變量前后的檢驗結果。


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
本文章關鍵詞: SPSS偏相關區分 
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