SPSS入门教程—相关性分析使用方法
IBM SPSS Statistics为用户提供了三种相关性分析的方法,分别是双变量分析、偏相关分析和距离分析,三种相关分析方法各针对不同的数据情况,接下来我们将为大家介绍如何使用SPSS相关性分析中的距离分析。
一、数据简述
距离分析和其他两类相关分析方法的不同之处在于,分析结果不会出现表示变量相关性的p值,只会显示变量或个案之间的距离。
图1:数据样本
上图是本次分析中使用到的数据样本,是五个学生的三项体育测试成绩,我们将对每个个案之间进行相关性分析,即分析他们的体育成绩的距离相关性。
二、距离分析
1.功能位置
图2:距离分析
在“分析”——“相关”中点击“距离”,可以进入距离分析的对话框。
2.设置项目
图3:分析设置
数据样本中主要有四个变量,将待分析的变量“百米成绩”、“坐位体前屈成绩”和“实心球成绩”移入“变量”窗口,作为分析变量依据。
将“编号”移入“个案标注依据”,将计算依据选择为“个案间”,表示本次分析将对个案间的三个变量数据进行距离分析。
3.测量(非相似性)
图4:非相似性测量
在“测量”中勾选“非相似性”,点击“测量”,进入下一步设置。
非相似性的测量方法有三种,分别是区间、计数和二分,区间是针对连续变化的样本,我们这里使用的样本数据就符合这一条件,选择其中的“欧式距离”作为距离分析方法。
计数主要是通过对变量进行计数,再运用卡方值或phi平方度量值来进行距离分析的;二分是针对二分数据的,我们这里不是二值数据,也不适合这种分析方法。
图5:非相似性设置
转换值下的“标准化”是对个案或变量进行标准化处理,有多种选择,因为分析的变量的单位不同,所以我们使用到的是“Z分数”,勾选“按照个案”。
转换测量可以将计算出来的结果进行转换,包括绝对值、符号、重新标注,不需要勾选。
4.分析结果(非相似性)
图6:分析结果
在输出日志中查看分析结果,有两个表格,非相似性矩阵中呈现的是每个个案之间的距离参数,由于进行的是非相似性分析,所以参数越小,相似性越大,可以看出,样本2和样本5之间的距离是最小的,所以他们的相关性是最强的。
5.相似性测量
图7:相似性测量设置
如果要对个案之间进行相似性距离测量,请在“测量”下选择“相似性”,方法选择“区间”中的“皮尔逊相关性”,转换值和转换测量的设置与非相似性测量类似,选择“Z分数”和“按照个案”。
相似性测量的结果是得到一个相似性矩阵,参数值越大,相关性越强。
三、小结
今天我们主要介绍了使用IBM SPSS Statistics进行相关性分析的一种方法:距离分析,这种分析方法可以被运用于分析个案或变量之间的距离,从而进一步判断被分析对象的相关程度。
希望这次的分享可以对大家有所帮助!
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