SPSS学习相关性分析

2024-04-14 08:34:39

进行相关分析

双变量相关计算变量之间

皮尔逊相关系数(直接解读)
肯德尔(需要计算偏相关性)
斯皮尔曼(需要通过`*`与`**`的大小进行判断)

一. 分析花瓣长、花枝长与花萼长两两相关性关系

采用皮尔逊双尾检验

显著性检验双尾(双侧检验) 以0.01为检验标准单尾(单侧检验) 以0.05为检验标准

数据为对称矩阵(对角线为1)

上图的Sig.(双尾) 与花枝长的系数为0.00 < 0.01 => 有相关性系数有效

二. 分析地位域、权威主义与顺从性两两相关性关系

数据分析

采用肯德尔斯皮尔曼双尾检验

肯德尔计算三个数之间哪两个相关性更大可以使用偏相关系数

XXX=地位欲 YYY=权威主义 ZZZ=顺从性

代入计算得 Rxyzxyzxyz=0.62 => 即偏相关系数更接近与Y => XXX与YYY的相关性与ZZZ无关

斯皮尔曼的相关系数一行可以看出在那一级别(双尾)下相关性更强

0.818 > 0.615 => 地位欲在0.01级别时相关性更为显著

观察数值处于正负1附近时数值相关性更大

距离相关计算记录(样本)之间

三.分析国家之间在森林面积、森林覆盖率、林木蓄积量与草原面积之间的相关性

分析数据进行聚类分析

系统聚类

通过系统聚类将上述国家进行动态聚类

可以看出使用平方欧式距离来进行聚类将7与15记录聚在一起

下一阶段是阶段6 再将记录4聚在一起

垂直冰柱图(直观动态归类过程)

可以看到垂直冰柱图的最低是 7与15 之间的柱子再是 11与16 之间的柱子再是 4与14 之间的柱子再是 14与12 之间(即4与14与12 归为一类) 以此类推

可以自定义聚类统计等

可以看到分类变为自定义的个数

也可以在生成结果中添加图

数据转置
常用于将以行为数据参数的记录转置为列排

K-均值聚类

数据分析

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