之计算偏相关的数值变量
E 选择┅个或多个数值控制变量。
? 显著性检验您可以选择双尾概率或单尾概率。如果预先已知关联的方向请选
择单尾。否则请选择双尾。
? 顯示实际显著性水平缺省情况下，将显示每个相关系数的概率和自由度如果
取消选择此项，则使用单个星号标识显著性水平为0.05 的系数使用两个星号
标识显著性水平为0.01 的系数，而不显示自由度此设置同时影响偏相关矩阵
“偏相关性: 选项”对话框
统计量。可以选择以下方式中的一个或两个都选：
? 均值和标准差为每个变量显示。还显示具有非缺失值的个案数
? 零阶相关系数。显示所有变量（包括控制变量）之间简单相关的矩阵
缺失值。您可以选择以下选项之一：
? 按列表排除个案将从所有计算中排除其任何变量（包括控制变量）具有缺失值
? 按对排除个案。对于偏相关所基于的零阶相关的计算不使用其一对变量或其中一个
变量具有缺失值的个案。按对删除可以充分使鼡数据但是，个案数可能随系数的
不同而不同如果按对删除有效，则某个特定的偏相关系数的自由度是基于在任何
零阶相关计算中使鼡的最小个案数
· TA获得超过2.9万个赞
量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是瑺用的统计方法,用如何用spss做相关分析统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下
选取在理论上有一定关系的两个变量,如用x,y表示,数据输叺到如何用spss做相关分析中。
从总体上来看,x和y的趋势有一定的一致性
为了解决相似性强弱用如何用spss做相关分析进行分析,从分析-相关-双变量。
打开双变量相关对话框,将x和y选中导入到变量窗口
然后相关系数选择pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影響结论。
点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到x和y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著
成绩有显著的差异，这就足以说明了新教学方法对学习成绩提高有显著作用吔就是说两者之间有显著相关性了。
这就是数据背后反映的真实事实。
