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  • 1 # 使用者8167002913029

    相關分析用於研究定量資料之間的關係情況,包括是否有關係,以及關係緊密程度等。

    如果要研究一個定類資料(比如性別、專業等)與一個定量資料(比如成績)的影響關係,可使用方差分析或獨立樣本T檢驗(其中T檢驗僅可對比兩組資料的差異,比如性別,可分為男,女兩組)。

    相關分析在SPSSAU中的操作如下:

    Step2:將想要分析的選項,拖拽到右側。

    Step3:分析結果

    從上表可知,利用相關分析去研究個性化服務和購買意願之間的相關關係,使用Pearson相關係數去表示相關關係的強弱情況。具體分析可知:個性化服務和購買意願之間的相關係數值為0.616,並且呈現出0.01水平的顯著性,因而說明個性化服務和購買意願之間有著顯著的正相關關係。

    其他說明:

    相關係數常見有兩類,分別是Pearson和Spearman,定量資料滿足正態性時,選擇Pearson相關係數;資料不正態時,選擇Spearman相關係數。在相關分析之前,建議可使用散點圖直觀檢視資料之間的關係情況。除此之外,SPSSAU還提供Kendall相關係數,用於評分資料一致性水平研究,比如評委打分,資料排名等。

    以上內容參考SPSSAU相關分析幫助手冊:

    SPSS線上_SPSSAU_SPSS相關分析_Pearson_Spearman

    SPSSAU-線上SPSS分析軟體

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