相关性分析方法

A. 怎么选择相关性分析模型

选择相关性分析模型的方法：
1、看数据类型和因变量的个数，多个因变量的用路径分析和结构方程，一个因变量的。
2、看数据类型，连续型的数据用线性和非线性，分类型的用逻辑回归，时间序列的用时间序列分析。

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，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。

B. 如何用spss做相关性分析要求详细步骤！

1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。

C. 简述变量间的相关分析有哪些方法

《变量间的相关关系》的主要内容为采用定性和定量相结合的方法研究变量之间的相关关系，主要研究线性相关关系．主要概念有“相关关系”、“散点图”、“回归直线和回归直线方程”、“相关系数”等。

变量之间除了函数关系外，还有相关关系。

例：

（1）商品销售收入与广告支出经费之间的关系

（2）粮食产量与施肥量之间的关系

（3）人体内脂肪含量与年龄之间的关系 不同点：函数关系是一种确定的关系；而 相关关系是一种非确定关系。

分类

按相关的形式分为线性相关和非线性相关

1、一种现象的一个数值和另一现象相应的数值在指教坐标系中确定为一个点，称为线性相关。

2、按影响因素的多少分为单相关和复相关

3、如果研究的是一个结果标志同某一因素标志相关，就称单相关。

4、如果分析若干因素标志对结果标志的影响，称为复相关或多元相关。

以上内容参考：网络-相关分析

D. 相关性分析的概念及方法

相关分析就是根据一个因素（变量）与另一个因素（变量）的相关系数是否大于临界值，判断两个因素是否相关。在相关的因素之间，根据相关系数大小判断两个因素关系的密切程度，相关系数越大，说明两者关系越密切（何晓群，2002）。这种方法从总体上对问题可以有一个大致认识，但却很难在错综复杂的关系中把握现象的本质，找出哪些是主要因素，哪些是次要因素，有时甚至得出错误结论。为此，提出使用数学上的偏相关分析与逐步回归相结合的办法来解决这类问题。

偏相关性分析基本原理是，若众多因素都对某一因素都存在影响，当分析某一因素的影响大小时，把其他因素都限制在某一水平范围内，单独分析该因素对某一因素所带来的影响，从而消除其他因素带来的干扰。比如分析压实作用（或埋深）对孔隙度和渗透率的影响时，便把岩石成分、粒度、胶结类型等都限制在一定范围来单独讨论压实作用，而数学上的偏相关分析恰恰就是解决这类问题的方法，偏相关系数的大小就代表了这种影响程度。结合多因素边引入、边剔除的逐步回归分析方法，也可消除多个因素（自变量）间的相互干扰和多个因素对因变量的重复影响，保留其中的有用信息，挑选出对因变量影响较显着的因素，剔除了一些次要因素，被挑选出的主要因素的标准回归系数和偏回归平方和的大小反映了各参数对因变量（充满度）的影响大小。因此根据各因素（自变量）与因变量间的偏相关系数大小，结合标准回归系数和偏回归平方和，便可以将各因素对因变量的影响大小进行定量排序。其基本步骤如下：

第一步，找出所有可能对因变量产生影响的因素（或参数），同时对一些非数值型参数进行量化处理；

第二步，计算因变量与各参数间的简单相关系数，根据这些简单相关系数的大小，初步分析它们与因变量间的简单相关关系；

第三步，计算因变量与各参数间的偏相关系数、标准回归系数和偏回归平方和；

第四步，根据偏相关系数的大小，再结合标准回归系数和偏回归平方和，综合分析因变量与各参数间的关系密切程度，其值越大，关系越密切，影响越大，反之亦然。

E. 相关性用什么检验方法

一．线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度
用相关系数r来描述，关于r的解读：

（1）正相关：如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0；一般地，

·|r|>0.95 存在显着性相关；

·|r|≥0.8 高度相关；

·0.5≤|r|<0.8 中度相关；

·0.3≤|r|<0.5 低度相关；

·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关

（2）负相关：如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0；

（3）无线性相关：r=0。

如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。

（4）r的计算有三种：

①Pearson相关系数：对定距连续变量的数据进行计算。

②Spearman和Kendall相关系数：对分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时，计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值排（求）秩。

实际上，对任何类型的变量，都可以使用相应的指标进行相关分析。也就是，有各种参数，对适合它们的变量进行分析。

F. 怎样利用spss进行相关性分析

飞秒检测的步骤为第一步：建立数据文件。

定义变量：序号为Number，假设年份用y表示，零售总额用r表示，居民收入用i表示，全市总人口用p表示，输入数据，例如

某市从1978年至1992年社会商品零售总额、居民收入和全市总人口统计数字表，试分析它们之间是否存在线性关系。

从表中可以看出，社会零售总额与居民收入之间的相关系数为0.991，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显着的，叉积离差值为42403.443，协方差为3028.817,；社会零售总额与总人口的相关系数为0.850，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度也是显着的，叉积离差值为4141.919，协方差为295.851；居民收入与总人口的相关系数为0.790，双尾检验的概率值为0，小于1%，即相关程度是显着的，叉积离差值为3498.399，协方差为249.886。因此可以说，该市从1978年到1992年社会零售总额、居民收入和总人口两两之间有着明显的线性关系。

G. 进行相关性分析的方法都有哪些

你可以试试回归，多元回归，线性还是非线性可以具体看根据数据做出的散点图来确定。

H. 如何用spss进行相关分析方法

简介
相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变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)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。
方法步骤
选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS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SPSS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,一般不影响结论。
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,对应的显着性为0.076,如果设置的显着性水平位0.05,则未通过显着性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显着。

I. 怎样对数据做相关性检验

可以用Excel对数据做相关性检验：

1、第一步，打开Excel，准备要操作的数据，请参考下图操作：