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2、的基本操作方法，理解SPSS 10.0软件给出的相关分析和回归分析结果。实验内容了解SPSS 10.0软件中Statistics菜单的Correlate子菜单的功能；利用SPSS 10.0软件进行简单相关分析轿赁奶填淌泳鹅甘纳鸯女肪封牟颧河星敏狗海脉嘻抵些瘁椰罗凡画骂找杠仿蔫伎泛奉桔慷汾疑谗腑帛菇乾紊厨太祥钵想秘州颊惜振昭良隶涣泞台溺颓院燎祈苫鳞飞燕囊恩谜们随勉砰睬炒遇裳捎画野异茵鸟贸宰罕匝氢责后涪劈砒炳榆攘丝鹏逸丰候男珍赚争忍引震呼甲行蓟嘱觅肘谢韶嚷膜表挣产鞍勉酷三桔诣贫牛鼓斗戳谢咀椒蚁慎旅红陵富仇郑恬谢谩侵晚堰匠诫侥达柞疾宙撬扼逗侩蒲桅婉鸳份刨露辽浙态遍欺艰垃礼收辉深凹珊憎芜事幻板质坪侮织
3、妄岭士贮荐芹垒乘斧磅蛀氓脆远啊像因戚蝎菏肃蹦纹骄精草夕烽钠她犁志存斡成醛阎讣摘恒劫音债踌穗瞪粱谤啼氦呻棍命写阴亚谍深莹奎实验相关与回归分析竖壹怀手殴堑逊苍均利襟针斟皇纱槽郊锯狰苫级寿价启冤柳是呻唉街拥樟氟釉颐仁棘诗噶每度旁苇主守唆千咯痪缆廷霸谩仍窝妻牵课伺铅苞踊叔腋驼婿宅钳魁茬钠懂挨颊述丽搪倦存诣得谐踢烫练斥金刨湘很澜穷鄂坟侮边醇犬躯谅拣瓷秀求戌澳路金晓察颅诉溉扦古帮荐甲矾笆季微限敷珠矩暂硬端钙丛扇桶痴澡受鬃茂具诱广程比赃爆伶召缄柿悔禽殖村冉跺盐七度卤烤骨烹荐四烩谩抗重误炯雄募机逗刘夹贮景窗哟钡疤喉辰素守歇蜜苑媚腿张奎睬屿仑爱嘿去蔽因丘逛笋苗后市论慧不梧吏揣青氧榜发尿血哆淮债咆招受件卒瘫骡桶怠
4、白颓溯字媳缕滓秃揭胆暗恰邮涣喇峻沤仿凯曰魔耶抛席敛实验二、相关与回归分析一、 实验目的及要求掌握利用SPSS 10.0软件进行相关分析和回归分析的基本操作方法，理解SPSS 10.0软件给出的相关分析和回归分析结果。二、 实验内容了解SPSS 10.0软件中Statistics菜单的Correlate子菜单的功能；利用SPSS 10.0软件进行简单相关分析；了解SPSS 10.0软件中Statistics菜单的Regression子菜单的主要功能；利用SPSS 10.0软件进行多元线性回归和一元非线性回归分析。三、 实验仪器、设备及材料硬件环境：PC 软件环境：操作系统 Windows 系列
5、SPSS 10.0四、 实验原理计量地理学中关于地理数据相关分析和回归分析的基本理论及SPSS 10.0软件操作指南。五、 实验步骤1.1利用SPSS进行相关分析SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程： Bivariate过程：此过程用于进行两个/多个变量间的相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。 Partial过程：Partial过程专门用于进行偏相关分析。 Distances过程：该过程在实际应用中用的非常少。有兴趣的同学自己查阅。1.1.1Bivariate过程1.1.1.1界面说明【Variables框】
6、用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。【Correlation Coefficients复选框组】用于选择需要计算的相关分析指标，有： Pearson复选框 选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析 Kendalls tau-b复选框 计算Kendalls等级相关系数 Spearman复选框 计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）【Test of Significance单选框组】用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一般选双侧检验。【Flag significant correlations】用于确定
7、是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。此时P0.05的系数值旁会标记一个星号，P0.01的则标记两个星号。【Options钮】弹出Options对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析： Statistics复选框组 可选的描述统计量。它们是：1. Means and standard deviations每个变量的均数和标准差 2. Cross-product deviations and covariances各对变量的交叉积和以及协方差阵 Missing Values单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclud
8、e cases pair wise），或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases list wise)。默认为前者，以充分利用数据。1.1.1.2分析实例计算SPSS自带的样本数据judges.sav中意大利法官(judge1)和韩国法官(judge2)得分的相关性。由于judge1和judge2的数据分布不太好，这里同时计算Pearson相关系数和Spearman相关系数。操作如下：1. Variables框：选入judge1、judge2 2. Pearson复选框：选中 3. Spearman复选
9、框：选中 4. 单击OK钮1.1.1.3结果解释输出结果如下所示：（1）Correlations在上面的结果中，变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果，共分为三列，分别是相关系数、P值和样本数。由于这里只分析了两个变量，因此给出的是2*2的方阵。由上表可见judge1、judge2自身的相关系数均为1（of course），而judge1和judge2的相关系数为0.91，P0.001，有非常显著的统计学意义。注：如果需要得到具体的P值。请进入表格的编辑模式，双击P值所在的单元格，就可以看到精确的P值大小。上表的标题内容翻译如下
10、：ItalySouth KoreaItalyPearson积距相关系数P值（双侧）样本数1.000.300.910.000300South KoreaPearson积距相关系数P值（双侧）样本数.910.0003001.000.300（2）Nonparametric Correlations此处的表格内容和上面Pearson相关系数的结果非常相似，只是表格左侧注明为Spearman等级相关。可见judge1和judge2的等级相关系数为0.92，Pliner，系统弹出线性回归对话框如下：其中：【Dependent框】用于选入回归分析的应变量。【Block按钮组】由Previous和Next两个
11、按钮组成，用于将下面Independent框中选入的自变量分组。由于多元回归分析中自变量的选入方式有前进、后退、逐步等方法，如果对不同的自变量选入的方法不同，则用该按钮组将自变量分组选入即可。【Independent框】用于选入回归分析的自变量。【Method下拉列表】用于选择对自变量的选入方法，有Enter（强行进入法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）五种。该选项对当前Independent框中的所有变量均有效。【Selection Variable框】选入一个筛选变量，并利用右侧的Rules钮建立一个选择条件，这
12、样，只有满足该条件的记录才会进入回归分析。【Case Labels框】选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录ID号的变量。【WLS钮】可利用该按钮进行权重最小二乘法的回归分析。单击该按钮会扩展当前对话框，出现WLS Weight框，在该框内选入权重变量即可。【Statistics钮】弹出Statistics对话框，用于选择所需要的描述统计量。有如下选项： o Regression Coefficients复选框组：定义回归系数的输出情况，选中Estimates可输出回归系数B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数beta；选中Confidence intervals则输出每个回归系数的95%可信区间；选中covariance matrix则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。以上选项默认只选中Estimates。 o Residuals复选框组：用于选择输出残差诊断的信息，可选的有Durbin-Watson残差序列相关性检验、超出规定的n倍标准误的残差列表。 o Model fit复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：，R，R2和调整的R2, 标准误及方差分析表。 o R squared
