用spss如何分析两组数据的相关性？
如何分析两组数据的相关性？相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系,以及关系紧密程度等。例如：研究员工薪资与员工工龄的关系；产品销量与产品售后服务的关系等。相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做相关分析。相关分析研究是定量与定量的数据，如果是定类和定量数据需要使用方差分析，定类和定类需要使用交叉（卡方）。在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。结果如下：从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p< 0.01使用2个*号表示；p< 0.05使用1个*号表示。同时 SPSSAU也提供一个带具体p 值的结果表格。
如何用spss分析两组数据的相关性？
用spss分析两组数据的相关性步骤如下：1、第一步，电脑安装SPSS软件包，最好使用最新版本，功能比较齐全。打开SPSS软件，导入你需要分析的数据，这里以excel数据为例子。依次点击【文件】-【打开】-【数据】。2、第二步，选择excel数据，确认导入后，查看数据是否导入正常。3、第三步，进行相关性分析。依次点击【分析】-【相关】-【双变量】。4、第四步，然后，把变量从左侧选择到右侧变量框里面，勾选person相关，双侧检验等等。5、第五步，点确定，相关性的结果就在输出文档里面了。你也可以把结果复制导出到word或者excel。这样就完成了用spss分析两组数据的相关性。
excel怎么进行大量的数据相关性分析
1、首先我们打开Excel，准备要操作的数据，如下图所示。2、接下来进入文件界面，点击左侧的选项菜单。3、然后在弹出的Excel选项界面中我们点击加载项选项，选择Excel加载项，点击转到按钮。4、接着在弹出的加载宏界面中勾选分析工具库。5、接下来回到Excel界面，点击数据菜单，然后点击下面的数据分析按钮。6、在弹出的数据分析界面中选择描述统计选项。7、然后会弹出描述统计的设置界面，我们设置要统计的数据区域和结果输出区域。8、最后我们就可以看到Excel会自动生成描述性统计分析结果了。
如何用excel数据分析相关性的方法步骤
在 Excel 中录入好数据以后经常需要分析数据，这个时候就需要用数据分析这块功能。如果有不懂得朋友可以学习一下。接下来是我为大家带来的如何用excel数据分析相关性的教程，希望对你有用。 用excel数据分析相关性的教程 数据分析相关性步骤1：以office07版为例;新建并打开excel表格，如图 用excel数据分析相关性的教程图1 数据分析相关性步骤2：首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，如图 用excel数据分析相关性的教程图2 数据分析相关性步骤3：然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，如图 用excel数据分析相关性的教程图3 数据分析相关性步骤4：然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。 用excel数据分析相关性的教程图4 数据分析相关性步骤5：经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，如图 用excel数据分析相关性的教程图5 数据分析相关性步骤6：然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析 方法 ，如 回归分析，方差分析，相关分析等。 用excel数据分析相关性的教程图6 猜你喜欢： 1. 如何用excel进行数据分析的教程 2. excel做相关性分析教程 3. excel2003数据分析的教程 4. excel2013怎么实现数据的快速分析 5. 怎样在excel2007中找到数据分析 6. excel2013怎么加载数据分析 7. excel2010如何进行数据分析
为什么要做相关性分析 要做相关性分析的原因
为什么要做相关性分析 要做相关性分析的原因所谓相关关系，是指2个或2个以上的变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。SPSSAU相关分析操作路径【通用方法→相关（pearson相关）】 ，将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】；结果：上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。同时发现与SPSS的结果完全一致，但是SPSSAU操作起来更方便，结果更加丰富易懂。
相关性分析有哪几种方法？
在做数据分析时，为了提炼观点，相关性分析是必不可少，而且尤为重要的一个环节。但是，对于不同类型的数据，相关性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的数据类型，来对各种相关性分析方法进行梳理总结。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，相关性不等于因果性。一、离散与离散变量之间的相关性1、卡方检验卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。（1）假设，多个变量之间不相关（2）根据假设计算得出每种情况的理论值，根据理论值与实际值的差别，计算得到卡方值 及 自由度df=(C-1)(R-1)（3）查卡方表，求p值卡方值越大，P值越小，变量相关的可能性越大，当P<=0.05，否定原假设，认为变量相关。2、信息增益 和 信息增益率在介绍信息增益之前，先来介绍两个基础概念，信息熵和条件熵。信息熵，就是一个随机变量的不确定性程度。条件熵，就是在一个条件下，随机变量的不确定性。（1）信息增益：熵 - 条件熵在一个条件下，信息不确定性减少的程度。Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)信息增益越大，表示引入条件X之后，不纯度减少得越多。信息增益越大，则两个变量之间的相关性越大。（2）信息增益率假设，某个变量存在大量的不同值，例如ID，引入ID后，每个子节点的不纯度都为0，则信息增益减少程度达到最大。所以，当不同变量的取值数量差别很大时，引入取值多的变量，信息增益更大。因此，使用信息增益率，考虑到分支个数的影响。Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)二、连续与连续变量之间的相关性1、协方差协方差，表达了两个随机变量的协同变化关系。如果两个变量不相关，则协方差为0。Cov(X,Y)=E{[X-E(X)],[Y-E(Y)]}当 cov(X, Y)>0时，表明 X与Y 正相关；当 cov(X, Y)<0时，表明X与Y负相关；当 cov(X, Y)=0时，表明X与Y不相关。协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。2、线性相关系数也叫Pearson相关系数， 主要衡量两个变量线性相关的程度。r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))相关系数是用协方差除以两个随机变量的标准差。相关系数的大小在-1和1之间变化。再也不会出现因为计量单位变化，而数值暴涨的情况了。线性相关系数必须建立在因变量与自变量是线性的关系基础上，否则线性相关系数是无意义的。三、连续与离散变量之间的相关性1、连续变量离散化将连续变量离散化，然后，使用离散与离散变量相关性分析的方法来分析相关性。2、箱形图使用画箱形图的方法，看离散变量取不同值，连续变量的均值与方差及取值分布情况。如果，离散变量取不同值，对应的连续变量的箱形图差别不大，则说明，离散变量取不同值对连续变量的影响不大，相关性不高;反之，相关性高。
