張璐
摘 要:相關分析是分析客觀事物之間關系的數量分析方法,明確客觀事物之間有怎樣的關系,對理解和運用相關分析是極為重要的。通過具體實例,闡述使用SPSS軟件進行相關分析的詳細過程,最后還對Pearson相關系數進行分析,為研究科學的教學方法科提供了一定的參考。
關鍵詞:SPSS軟件;相關分析;Pearson相關系數
中圖分類號:G4 文獻標識碼:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.03.094
為了進行兩個變量之間的比較,通常可以使用相關分析的方法。進行相關分析的主要方法有圖示法和計算相關系數。圖示法是通過繪制相關散點圖,找出變量之間相關關系的方法,雖然散點圖能夠直觀地展現度量之間的統計關系,但不精確。除散點圖外,還可以通過計算相關系數來分析變量之間的相互關系。Pearson相關系數是一種線性關聯度量,適用于兩個變量的度量水平都是尺度數據,并且兩個變量的總體是正態分布或接近于正態分布的情況。本文主要是利用散點圖和Pearson相關系數來進行相關分析。
1 試驗設計和數據
研究某班級學生《高等數學》與《線性代數》的期末成績如表一所示,現要研究該班學生的兩門課程的成績之間是否具有相關性。
2 SPSS操作實現步驟
(1)選擇“文件 ”菜單中“打開”子菜單中的“數據”命令,文件類型選為“*.xls”,將表格中的數據導入SPSS中。
(2)在“圖形”菜單的“舊對話框”子菜單中選擇“散點/點狀”, 在彈出如圖1所示的“散點圖/點圖”對話框中,選擇散點圖類型。
(3)選擇簡單散點圖,將變量“高等數學”選入“X軸”,將變量“線性代數”選入“Y軸”,如圖2所示,然后確定。
(4)生成散點圖,如圖3所示。
(5)在“分析”菜單的“相關”子菜單中選擇“雙變量”,在彈出如圖4所示的“雙變量相關性”對話框中,將變量“高等數學”和“線性代數”選入“變量”對話框,選擇“Pearson相關系數”,然后確定。
(6)得到Pearson相關性檢驗結果,如圖5所示。
3 結果分析
(1)由圖3粗略可知,兩門課程的成績之間存在較強的正相關關系。
(2)圖5就是所要求的相關系數,它是以一個矩陣的形式表示。從圖表中可以看出,兩門課程成績的相關性系數為0.742。在這個數據的旁邊有兩個星號,表示用戶指定的顯著性水平為0.01時,統計檢驗的相伴概率小于0.01(在表格中的顯示為“0.000”),即《高等數學》與《線性代數》的成績顯著相關,且為正相關。
4 結束語
相關分析在統計分析中的作用是多方面的,具體概括如下:(1)判斷變量之間有無聯系;(2)確定相關關系的表現形式及相關分析方法;(3)把握相關關系的方向與密切程度;(4)為進一步采取其他統計方法進行分析提供依據;(5)可以用來進行預測。
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