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SPSS-相关性和回归分析(一元线性方程)案例解析
SPSS相关性和回归分析（一元线性方程）案例解析任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。下面用SPSS采用回归线性分析的方式来分析一下居民总储蓄和“居民总消费”情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关系的密切程度为多少。下面以“居民总储蓄”和“居民总消费”的调查样本做统计分析，数据如下所示第一步我们先来分析“居民总储蓄”和“居民总消费”是否具备相关性（采用SPSS19版本）1点击“分析”相关双变量，进入如下界面将“居民总储蓄”和“居民总消费”两个变量移入“变量”框内，在“相关系数”栏目中选择“PEARSON，（PEARSON是一种简单相关系数分析和计算的方法，如果需要进行进一步分析，需要借助“多远线性回归”分析）在“显著性检验”中选择“双侧检验”并且勾选“标记显著性相关”点击确定，得到如下结果从以上结果，可以看出“PEARSON的相关性为0821，（可以认为是“两者的相关系数为0821）属于“正相关关系”同时“显著性（双侧）结果为0000，由于0000001，所以具备显著性，得出“居民总储蓄”和“居民总消费”具备相关性，有关联。既然具备相关性，那么我们将进一步做分析,建立回归分析，并且构建“一元线性方程”，如下所示点击“分析”回归线性”结果如下所示将“因变量”和“自变量”分别拖入框内（如上图所示）从上图可以看出“自变量”指“居民总储蓄”,因变量”是指“居民总消费”点击“统计量”进入如下界面在“回归系数”中选择“估计”在右边选择“模型拟合度”在残差下面选择“DURBINWATSONU,点击继续按钮再点击“绘制图”在“标准化残差图”下面选择“正太概率分布图”选项再点击“保存”按钮，在残差下面选择“未标准化”（数据的标准化，方法有很多，这里不介绍啦）得到如下结果结果分析如下1从模型汇总B中可以看出“模型拟合度”为0675，调整后的“模型拟合度”为0652，就说明“居民总消费”的情况都可以用该模型解释，拟合度相对较高2从ANVOAB的检验结果来看（其实这是一个“回归模型的方差分析表）F的统计量为29057，P值显示为0000，拒绝模型整体不显著的假设，证明模型整体是显著的3从“系数A”这个表可以看出“回归系数，回归系数的标准差，回归系数的T显著性检验等，回归系数常量为2878518，但是SIG为0452，常数项不显著，回归系数为0954，相对的SIG为0000，具备显著性，由于在“ANVOAB”表中提到了模型整体是“显著”的所以一元线性方程为居民总消费居民总储蓄其中在“样本数据统计”中，随即误差一般叫“残差”从结果分析来看,可以简单的认为居民总储蓄每增加1亿，那居民总消费将会增加0954亿提示对于回归参数的估计，一般采用的是“最小二乘估计法”原则即为“残差平方和最小“
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用SPSS进行的相关性分析，不太懂，麻烦给详细说明一下！
我有更好的答案
首先你要知道怎么选择这两个方法如果都满足正态性就选择第二个pearson相关系数，否则第一个其次看sig小于0.05说明相关系数有统计学意义，小于0.4弱相关0.4-0.7中等相关，大于0.7强相关。所以你数学成绩和思维是存在中等正相关
采纳率：73%
来自团队：
Pearson皮尔逊相关系数是一般所说的相关系数，用于二维正态分布，或二个变量无服从正态分布的资料。Spearman等级相关系数用于等级资料，或其中一个变量不服从正态分布的资料。一般认为”成绩“服从正态分布，但不知道“发散思维是什么资料，你可根据上述的说明进行选择。Spearman等级相关系数 rs=0.553，P=0.000&0.05(或P&0.)，可认为数学成绩与发散思维存在正相关关系。Pearson皮尔逊相关系数 r=0.553，P=0.000&0.05(或P&0.)，可认为数学成绩与发散思维存在正相关关系。
单侧检验和双侧检验最本质的区别是？
? 聊斋电视系列片 ( 1986) ? 第5个空弹壳 ( 2008) ? 永远的妈妈 ( 1999)
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spss相关性分析结果看不懂，帮忙解释下~谢了
我做的是学习成绩和学习策略相关性分析。这是一类成绩学生的分析。怎么才能看出那些呈显著相关？麻烦了
点击图片可见大图 R统计量的值在哪里？那是什么？ 负相关代表什么？
我有更好的答案
在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation）r&0 代表两变量正相关，r&0代表两变量负相关。|r|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。 上面说了啊~表格里的pearson correlation，就是R值表格里黄色加重的几个r值，是呈现显著相关的。简单来说，正相关是一个变量变大，另一个变量也变大负相关就是一个变量变大，另一个变量变小
采纳率：61%
相关性可以看对应的P值，就是表上的sig，P&0.05表示显著相关，表中有一个星的；P&0.01表示极显著相关，有两个星的。
你图太小了，看不清啊 你怎么截图不把R统计量的值截下来？spss的直接结果
请问一下，这张图是怎么来的啊？谢谢哦
您好，我想问一下这个表格是怎么得到的呢，我现在写论文也需要这个
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