《管理统计SPSS相关性分析实例》由会员分享，可在线阅读，更多相关《管理统计SPSS相关性分析实例（3页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、某汽车制造商从某月中随机抽出10天的电力消耗量、温度、日产量等有关资料，数据如下表所示。结合多年管理经验，对电力消耗量、温度、日产量的关系做出相关分析。电力消耗（千瓦）温度（华氏）日产量128312011791101385128975101148710510811081284110117710714851121184119上表给出了，电力消耗，温度，日产量三者的样本量，首先用散点图判断三者之间的大 致相关性，如下图。生力型舟从上图可以看出，电力消耗与温度之间的线性相关关系还是相当明显的，温度与日产量之间有一定的相关关系。运用SPSS对电力消耗，温度，日产量三者进行相关 性分析，进一步验证散点图
2、中所表现的趋势。描述性统计量均值标准差N电力消耗（千瓦）11.671.7329温度（华氏）74.9022.43710日产量112.008.08310根据上述图表，从图1可知，电力消耗，温度，日产量三者的均值分别为11.67千瓦，74.90华氏和112.00,两者之间差距明显。其中电力消耗的样本量为9个，温度跟日产量的样本量均为10个。相关性电力消耗（千瓦）温度（华氏）日产量电力消耗（千瓦）Pearson相关性1.838 *.362显著性（双侧）.005.338N999温度（华氏）Pearson相关性.838 ”1-.260显著性（双侧）.005.467N91010日产量Pearson相关性.3
3、62-.2601显著性（双侧）.338.467N91010*.在.01水平（双侧）上显著相关。图2从图2可以看到，三者的pearson佥验结果，从中可以得知，电力消耗与温度 pearson系数为0.838,且显著性水平位0.338,两者之间存在高度相关的关系。电力消 耗与日产量的pearson系数仅为0.362,两者之间仅存在低度相关关系。温度与日产量 的系数为0.26,且显著性水平为0.26,说明两者之间存在微相关关系。相关系数电力消耗（千瓦）温度（华氏）日产量Kendall的tau_b电力消耗（千瓦）相关系数Sig.（双侧）N1.0009.788 *.0059.329.2379温度（华氏）
4、相关系数Sig.（双侧）N.788 *.00591.00010.184.46910日产量相关系数Sig.（双侧）N.329.237.184.469101.00010Spearman 的 rho电力消耗（千瓦）相关系数1.000.888 *.385Sig.（双侧）.001.307N999温度（华氏）相关系数.888 *1.000.144Sig.（双侧）.001.692N91010日产量相关系数.385.1441.000Sig.（双侧）.307.692N91010*.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的图3从图3的Kendall和Spearman佥验可以得知，在Kendall检验分析中电力
5、消耗与温度的系数为0.788,说明两者之间存在显著相关的关系， 电力消耗与日产量之间之间的相关系数为0.329，两者之间存在微弱相关 关系。温度与日产量之间的系数为0.184,说明两者之间存在微弱相 关的 关系。而在Spearman佥验中，电力消耗与温度的系数为0.888，说 明两 者之间存在显著相关的关系，与Kendall检验得出的结果相同。电力消耗 与日产量之间之间的相关系数为0.385，两者之间存在微弱相关关系。温 度与日产量之间的系数为0.144,说明两者之间存在微弱相关的关系。所以通过上述分析可以得出，电力消耗与温度之间存在正的相关 关系，一个增加，可另一个量也会随之增加，一个量下降时，另一个量也会随着下降。
