spss的描述性統計和相關性檢驗有關聯嗎

1樓：大大大智

spss中的描述性統計和相關性檢驗是有關聯的。

描嫌旁述性統計主要用於描述腔尺變數的基本特徵，如變數的中位數、眾數、四分位數範圍、標準差等。它反映變數的分佈狀況，為進一步的相關性檢驗和假設檢驗提供基礎。

在進行相關性檢驗之前，我們通常會先做描述性統計，瞭解每個變數的基本分佈特徵，這可以幫助我們判斷採用何種相關性檢驗方法更為合適。相關性檢驗的結果也依賴於變數的分佈特徵，分佈較為正常的變數採用皮爾遜或斯皮爾曼相關係數，非正常分佈的變數採用肯德爾相關係數。

所以，可以說描述性統計為相關性檢驗提供了基礎，兩者是相互依賴和關聯的。在實際的研究分析中，我們通常會首先採用描述性統計瞭解變數分佈，然後選擇恰當的相關性檢驗方法，最後正確解釋相關性檢驗結果，這整個過程都需要依賴描述性統計的結果。

總的來說，spss中的描述性統計和相關性檢驗雖然屬於兩個不同的統計方法，但因為相關性檢驗需要依賴描述性統計的結果，二者是有關聯的。描述性統計為相關性檢驗提供基礎，相關性檢驗的選擇和結果解釋也需要參考描述性統計，所以我們在研究分析中需伍者高要結合使用這兩個方法。

2樓：帳號已登出

spss的描述性統計和相關性檢驗是兩個不同的統計分析方法，它們之間存在一定的聯絡，但並不是直接相關的。

描述性統計是對資料集中的每個變數進行彙總和描述。它主要包括計算變數的均值、方差、標準差、最大值、最小值、中位數、偏度和峰度等統計量，以及繪製頻率分佈圖、直方圖、箱線圖等圖形展示方式。其目的是為了更好地理解資料的分佈規律和基本特徵，從而為後續的統計分析提供參考依據。

相關凳餘性檢驗則是研究兩個或多個變數之間是否存在相關關係的統計方法。通過計算相關係數，可以評估變數之間的相關性強度和棗信滾方向。在spss中，可以使用皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數、判定係數等指標來進行相關性檢驗。

其目的是為了發現變數之間的相互影響，為進一步的分析和**提供支援。

雖然描述性統計和相關性檢驗是兩個不同的坦昌統計分析方法，但它們通常都會被應用於同乙個資料集中。在進行相關性檢驗前，通常需要先進行描述性統計，以便更全面地瞭解變數的基本情況。因此，可以說描述性統計和相關性檢驗之間存在某種聯絡，但不能簡單地認為它們是直接相關的。

如何用spss檢驗兩個相關係數之間是否具有顯著性差異

3樓：乾萊資訊諮詢

1、用spss輸入相關資料，按照分析→比較均值→棚高單因素的順序進行點選。

2、這個時候如果沒問題，就直接在因變數列表和因子中新增物件。

3、下高亂一步開啟選項對鏈念尺話框，通過勾選方差質性檢驗來確定。

4、這樣一來等看到圖示的結果以後，即可檢驗兩個相關係數之間是否具有顯著性差異了。

spss怎麼進行描述統計與相關分析？

4樓：帳號已登出

1、開啟spss軟體，輸入兩列資料，如下圖所示；<>

3、進入要分析的變數，將兩個變數都選定，相關係數選擇pearson，顯著性檢驗選擇雙側檢驗，標記顯著性相關，如下圖所示；

4、選擇其他相關需要，如均值與標準差，缺失值的選擇，然後點選繼續，如下圖所示；

5、在bootstrap選單中打勾，置信區間選擇百分位，抽樣選擇簡單，然後點選確定，如下圖所示；

6、等待軟體分析完成後就可以得到描述性分析和相關性分析的資料了，如下圖所示。