如何用SPSS软件计算相关系数?

首先看两个变量是否是正抄态分布，如果是则在analyze-correlate-bivariate中选择pearson相关系数，否则选spearman相关系数或袭Kendall相关系数。
如果显著相关，输出结果会有号显示，只要百sig的P值大于度005就是显著相关。如果是负值则是负相关。

step1：建立数据文件 file——new——data；
定义变量 选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。

Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）

左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。

（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：
Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量
Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知
（2）Test of significance选项
Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用标示显著性水平为5%，用标示其显著性水平为1%
首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options
statistics为统计量，包括均值和标准差 叉积离方差和协方差
missing values 选择默认
点击continue——ok
输出结果（下图）
相关系数为0975，显著性p=0000<001,有统计学意义
选用Kendall 肯德尔，结果如下：
选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：

画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define

首先：analyze-correlate-bivariate-选择变量

之后，OK 输出的就是相关系数矩阵（相关系数下面的Sig是显著性检验结果的P值，越接近0越显著）

表格下方也有一些相关解释，记得看明白再做进行下一步

如果你比较熟悉电脑excel表格的 *** 作，就直接按下列提示得出SPSS相关系数矩阵

：首先，分析-降维-因子分析；

然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”，点“描述”，在下边的“相关矩阵”框中，选中“系数”“显著性”“行列式”；

最后，点“确定”即可。

工具/材料

SPSS软件

利用SPSS打开数据文件。

依次选择“分析”--“相关”--“两变量”，d出对话框。

将“能源消费总量”和“GDP”依次选择进入“变量”对话框，点击“确定”。

得出两变量之间的相关r系数为0986，上面有两个"",表示在95%的可信度之下，相关系数为0986如果系数上有一个“”，则表示可信度为90%。

依次打开“图像”--“旧对话框”--“散点/点状”，d出对话框。

选择第一个“简单分布”，然后点击“定义”，d出简单分布对话框。

纵轴选择“能源消费总量”，横轴选择“GDP",点击”确定”。

输出所需散点图，能看出两变量有显著相关性，与相关系数接近1相一致，

特别提示

这是SPSS220版，英文版与中文版 *** 作步骤相同。

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