相關性分析方法

A. 怎麼選擇相關性分析模型

選擇相關性分析模型的方法：
1、看數據類型和因變數的個數，多個因變數的用路徑分析和結構方程，一個因變數的。
2、看數據類型，連續型的數據用線性和非線性，分類型的用邏輯回歸，時間序列的用時間序列分析。

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變數元素進行分析，從而衡量兩個變數因素的相關密切程度。相關性的元素之間需要存在一定的聯系或者概率才可以進行相關性分析。相關性不等於因果性，也不是簡單的個性化，相關性所涵蓋的范圍和領域幾乎覆蓋了我們所見到的方方面面，相關性在不同的學科裡面的定義也有很大的差異。

B. 如何用spss做相關性分析要求詳細步驟！

1、在spss的主界面上輸入數據以後，通過分析那裡點擊非參數檢驗中的相關樣本。

C. 簡述變數間的相關分析有哪些方法

《變數間的相關關系》的主要內容為採用定性和定量相結合的方法研究變數之間的相關關系，主要研究線性相關關系．主要概念有「相關關系」、「散點圖」、「回歸直線和回歸直線方程」、「相關系數」等。

變數之間除了函數關系外，還有相關關系。

例：

（1）商品銷售收入與廣告支出經費之間的關系

（2）糧食產量與施肥量之間的關系

（3）人體內脂肪含量與年齡之間的關系 不同點：函數關系是一種確定的關系；而 相關關系是一種非確定關系。

分類

按相關的形式分為線性相關和非線性相關

1、一種現象的一個數值和另一現象相應的數值在指教坐標系中確定為一個點，稱為線性相關。

2、按影響因素的多少分為單相關和復相關

3、如果研究的是一個結果標志同某一因素標志相關，就稱單相關。

4、如果分析若干因素標志對結果標志的影響，稱為復相關或多元相關。

以上內容參考：網路-相關分析

D. 相關性分析的概念及方法

相關分析就是根據一個因素（變數）與另一個因素（變數）的相關系數是否大於臨界值，判斷兩個因素是否相關。在相關的因素之間，根據相關系數大小判斷兩個因素關系的密切程度，相關系數越大，說明兩者關系越密切（何曉群，2002）。這種方法從總體上對問題可以有一個大致認識，但卻很難在錯綜復雜的關系中把握現象的本質，找出哪些是主要因素，哪些是次要因素，有時甚至得出錯誤結論。為此，提出使用數學上的偏相關分析與逐步回歸相結合的辦法來解決這類問題。

偏相關性分析基本原理是，若眾多因素都對某一因素都存在影響，當分析某一因素的影響大小時，把其他因素都限制在某一水平范圍內，單獨分析該因素對某一因素所帶來的影響，從而消除其他因素帶來的干擾。比如分析壓實作用（或埋深）對孔隙度和滲透率的影響時，便把岩石成分、粒度、膠結類型等都限制在一定范圍來單獨討論壓實作用，而數學上的偏相關分析恰恰就是解決這類問題的方法，偏相關系數的大小就代表了這種影響程度。結合多因素邊引入、邊剔除的逐步回歸分析方法，也可消除多個因素（自變數）間的相互干擾和多個因素對因變數的重復影響，保留其中的有用信息，挑選出對因變數影響較顯著的因素，剔除了一些次要因素，被挑選出的主要因素的標准回歸系數和偏回歸平方和的大小反映了各參數對因變數（充滿度）的影響大小。因此根據各因素（自變數）與因變數間的偏相關系數大小，結合標准回歸系數和偏回歸平方和，便可以將各因素對因變數的影響大小進行定量排序。其基本步驟如下：

第一步，找出所有可能對因變數產生影響的因素（或參數），同時對一些非數值型參數進行量化處理；

第二步，計算因變數與各參數間的簡單相關系數，根據這些簡單相關系數的大小，初步分析它們與因變數間的簡單相關關系；

第三步，計算因變數與各參數間的偏相關系數、標准回歸系數和偏回歸平方和；

第四步，根據偏相關系數的大小，再結合標准回歸系數和偏回歸平方和，綜合分析因變數與各參數間的關系密切程度，其值越大，關系越密切，影響越大，反之亦然。

E. 相關性用什麼檢驗方法

一．線性相關分析：研究兩個變數間線性關系的程度
用相關系數r來描述，關於r的解讀：

（1）正相關：如果x,y變化的方向一致，如身高與體重的關系，r>0；一般地，

·|r|>0.95 存在顯著性相關；

·|r|≥0.8 高度相關；

·0.5≤|r|<0.8 中度相關；

·0.3≤|r|<0.5 低度相關；

·|r|<0.3 關系極弱，認為不相關

（2）負相關：如果x,y變化的方向相反，如吸煙與肺功能的關系，r<0；

（3）無線性相關：r=0。

如果變數Y與X間是函數關系，則r=1或r=-1；如果變數Y與X間是統計關系，則-1<r<1。

（4）r的計算有三種：

①Pearson相關系數：對定距連續變數的數據進行計算。

②Spearman和Kendall相關系數：對分類變數的數據或變數值的分布明顯非正態或分布不明時，計算時先對離散數據進行排序或對定距變數值排（求）秩。

實際上，對任何類型的變數，都可以使用相應的指標進行相關分析。也就是，有各種參數，對適合它們的變數進行分析。

F. 怎樣利用spss進行相關性分析

飛秒檢測的步驟為第一步：建立數據文件。

定義變數：序號為Number，假設年份用y表示，零售總額用r表示，居民收入用i表示，全市總人口用p表示，輸入數據，例如

某市從1978年至1992年社會商品零售總額、居民收入和全市總人口統計數字表，試分析它們之間是否存在線性關系。

從表中可以看出，社會零售總額與居民收入之間的相關系數為0.991，雙尾檢驗的概率值為0，小於1%，即相關程度是顯著的，叉積離差值為42403.443，協方差為3028.817,；社會零售總額與總人口的相關系數為0.850，雙尾檢驗的概率值為0，小於1%，即相關程度也是顯著的，叉積離差值為4141.919，協方差為295.851；居民收入與總人口的相關系數為0.790，雙尾檢驗的概率值為0，小於1%，即相關程度是顯著的，叉積離差值為3498.399，協方差為249.886。因此可以說，該市從1978年到1992年社會零售總額、居民收入和總人口兩兩之間有著明顯的線性關系。

G. 進行相關性分析的方法都有哪些

你可以試試回歸，多元回歸，線性還是非線性可以具體看根據數據做出的散點圖來確定。

H. 如何用spss進行相關分析方法

簡介
相關性是指兩個變數之間的變化趨勢的一致性,如果兩個變數變化趨勢一致,那麼就可以認為這兩個變數之間存在著一定的關系(但必須是有實際經濟意義的兩個變數才能說有一定的關系)。相關性分析也是常用的統計方法,用SPSS統計軟體操作起來也很簡單,具體方法步驟如下。
方法步驟
選取在理論上有一定關系的兩個變數,如用X,Y表示,數據輸入到SPSS中。
從總體上來看,X和Y的趨勢有一定的一致性。
為了解決相似性強弱用SPSS進行分析,從分析-相關-雙變數。
打開雙變數相關對話框,將X和Y選中導入到變數窗口。
然後相關系數選擇Pearson相關系數,也可以選擇其他兩個,這個只是統計方法稍有差異,一般不影響結論。
點擊確定在結果輸出窗口顯示相關性分析結果,可以看到X和Y的相關性系數為0.766,對應的顯著性為0.076,如果設置的顯著性水平位0.05,則未通過顯著性檢驗,即認為雖然兩個變數總體趨勢有一致性,但並不顯著。

I. 怎樣對數據做相關性檢驗

可以用Excel對數據做相關性檢驗：

1、第一步，打開Excel，准備要操作的數據，請參考下圖操作：