《用SPSS做相关性分析的入门操作步骤》由会员分享，可在线阅读，更多相关《用SPSS做相关性分析的入门操作步骤（2页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、概述：自变量是连续变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？ 自变量是分类变量，因变量是连续变量，怎么做相关性分析？ 自变量是连续变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？ 自变量是分类变量，因变量是分类变量，怎么做相关性分析？自变量因变量方法连续变量连续变量线性回归分类变量连续变量比较均值（T检验）连续变量分类变量Logistic 回归分类变量分类变量列联分析（卡方检验）注：还有其他可替代的分析方法，但效果基本一致。1、线性回归（自变量连续变量，因变量连续变量）（1）步骤：分析-回归-线性（2）数据处理：i对变量取lg:对连续变量取lg再做回归，用于检验非线性相关关系。ii 均值中心化： 先
2、求均值:数据-分类汇总-把变量放到“汇总变量-变量摘要”里。 再进行均值中心化:转换-变量计算-“变量-均值”-得出中心化的新变量。2、比较均值“独立样本T检验”（自变量分类变量，因变量连续变量）步骤：分析-比较均值-独立样本T检验-因变量放检验变量”，自变量放分组变量”, 然后定义组-确定结果解读：独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限完成率假设方差相等.552.461-.16353.871-.01489.09135-.19811.16833假设方差不相等-.15125.928.881-.01489
3、.09884-.21809.18831关注点：看“Sig.（双侧）”是否小于0.05。3、logistic 回归（自变量连续变量，因变量分类变量）步骤：分析-回归-二元logistic-自变量放“协变量”-“选项”点Hosmer-Lemeshow 拟合度（类似于 R 方）结果解读：（1）模型拟合=Hosmer 和 Lemeshow 检验=步骤卡方dfSig.124.6418.002关注点：卡方越小，Sig.越髙，说明模型拟合度越髙。（2）参数检验方程中的变量BS.E,WalsdfSig.Exp (B)步骤1a 变量1.196.06110.3801.0011.216常量-2.438.154252
4、.2181.000.087a.在步骤1中输入的变量：司龄.关注点：看变量的显著性水平是否小于0.05。4、列联表分析（自变量分类变量，因变量分类变量） 步骤：分析-描述统计-交叉表-自变量放“列”，因变量放“行”-“统计量”点“卡方” -“单元格”点“百分比-行”结果解读：R方检验渐进Sig.（双精确Sig.（双精确Sig.（单值df侧）侧）侧）Pearson 卡方3.245a1.072连续校正b2.9001.089似然比3.3131.069Fisher的精确检验.077.043有效案例中的N1084a. 0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为49.15。b. 仅对2x2表计算关注点：看Pearson卡方的显著性水平是否小于0.05。5、描述性统计：分析-表-设定表
