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spss 相关性分析 kendall,SPSs相关性分析

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使用spss menu中的Analyze中的correlat，然后在提示框中选择Spearman和Kendall的stau _ b 。如何使用spss 分析得到[correlation coefficients Checkbox Group]用于选择要计算的相关性分析指标的结果，包括:乘积-距离相关性选择Pearson Checkbox分析 ， 即最常用的参数相关性分析 Kendall的staub checkbox计算Kendall 。
【spss 相关性分析 kendall,SPSs相关性分析】
1、SPSS关于两组数据的 相关性 分析的操作方法,越简单越好,急!!你可以使用Statistics menu > Correlate子菜单> Bivariate process来观察CorrelationCoefficients和TestofSignificance，但是必须注意，变量必须是等距测量的 。如果变量只属于ordinarylevelofmeasurement ， 则可以计算出Kendall的秩相关系数和Spearman相关系数 。

2、SPSS相关 分析现实中，事物之间的关系是复杂的，事物之间的关系可以看成两种:一种是功能关系 ， 一种是关联关系 。函数关系是指变量之间确定的关系，相关性是指两个变量之间不确定的数量关系 。相关性分析主要研究相关性 。在相关分析之前，最好画一个散点图，初步判断变量之间是否存在相关趋势，趋势是否为线性趋势 。相关分析是最常用的二元变量相关分析 ， 即简单相关分析；三个或三个以上变量之间的关系称为复相关，研究一个因变量与两个自变量之间的关系 。控制一个变量来研究另外两个变量之间的关系，叫做偏相关；不是用相关系数，而是用相似度或距离来描述变量之间关系的方法叫做距离相关分析 。

皮尔逊相关适用于数值变量；Spearman相关和Kendall的staub相关适用于序列变量；对于分类变量，一般采用χ检验的方法研究其相关性 。皮尔逊相关系数适用于测量两个数值的相关性数值型变量的特点是其值用数字表示，即可以进行运算来计算差值 。

3、在一个实验有多种处理时如何进行 相关性 分析 分析:统计显著性(P值)结果的统计显著性是对结果(可以代表总体)真实性的一种估计方法 。在专业上，P值是结果可靠性的递减指标 。P值越大，我们越不能认为样本中变量的相关性是总体中变量相关性的可靠指标 。p值是观测结果被认为有效的误差概率，即一般具有代表性 。比如，p0.05提示样本中有5%的变量可能是偶然引起的 。即假设总体中任何变量之间不存在相关性，我们重复类似的实验，发现20个实验左右有一个实验，我们研究的变量的相关性会等于或强于我们的实验结果 。

4、如何用 spss进行 相关性检验(具体请看下文二元流程界面描述【变量框】用于选择需要与分析相关联的变量，至少需要选择两个变量 。【CorrelationCoefficients复选框组】用于选择要计算的相关度分析指标 ， 其中:Pearson复选框用于选择积距相关度分析，即最常用的参数相关度分析 Kendall的staub复选框计算Kendall的秩相关系数，最常用的非参数相关度分析(秩相关度)[TestofSignificance
5、如何用 spss 分析得出,数据间的 相关性,或者相关程度 。这是在二元相关分析，分析相关分析二元相关中 。使用spss menu中的Analyze中的correlat，然后在提示框中选择Spearman和Kendall的stau _ b，这是一个K检验 。好像所有的K-test都是默认的，就是你输入数据后默认直接点击就知道最终结果了 。

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