1.有谁知道SPSS的相关性分析,可以教下吗
其实这个很简单,我想给你举个例子吧。
比如分析SOD和TEM的相关性,你SOD的数字为1,2,3,4,5;TEM的为2,4,5,6,7.你先把spss打开,在第一列输入SOD的五个值,在第二列输入TEM的五个值,然后把所有的数值全选中,点击分析,再选相关,选择相关选项里的双变量,点击以后出现对话框,把第一列和第二列都选入右边变量对话框,另外的几个打钩的选项都不用改,再按选项按钮,统计量下选择均值和标准差,按继续,点确定就可以了。会出现两个对话框,第一个是你SOD和TEM的均值和标准差,第二个框就是你要的相关系数了,照我这个数值算出来相关系数应该是0.986,P=0.002。
2.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类,分别是差异关系,相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究,比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,则对应需要使用多样的问题设计,量表题和非量表题均需要有,并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,即比如将样本分成3种人群,此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。
参考资料:/p/5
3.论文答辩 需要说描述性统计 相关性分析吗
相关分析只是粗略得到了两个变量的关联程度或者说共变异程度,只检验的变量间关系的强度,但没涉及变量间具体影响关系或者路径的检验,通常只被视为是一种描述性的分析。比如我们得到收入和能力的相关,这说明二者有关联,但究竟是能力影响收入,还是反过来,相关分析是不检验这个的。
回归可以同时用于检验变量间关系的强度和方向。而且回归还有个好处是但凡进入回归方程的变量,就可以视为是对该变量的效应有所控制,所以回归得到的变量关系时控制了其他无关变量之后的,得到的变量关系要比相关分析更为准确。
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