Cómo analizar la correlación de dos variables en spss

Si los datos son datos continuos y variables continuas, al analizar, los métodos de análisis se pueden dividir aproximadamente en cuatro categorías: análisis de correlación, pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas y gráficos visuales, entre los que se encuentra el análisis de correlación. generalmente incluye el coeficiente de correlación de Pearson (pearson) y el coeficiente de correlación de Spearman (spearman). Si los tamaños de muestra de variables continuas y variables continuas son los mismos, puede considerar el uso de la prueba t pareada en pruebas paramétricas, las pruebas no paramétricas incluyen Wilcoxon pareada y se pueden considerar diagramas de dispersión para gráficos de visualización.

Explicación del análisis de correlación

El análisis de correlación generalmente estudia la correlación entre datos cuantitativos y datos cuantitativos, así como la correlación entre variables y el grado de correlación, como estudiar la altura y el peso. ¿Hay alguna conexión entre ellos?

Formato de datos de análisis relevante

Antes de realizar el análisis de datos, los datos deben organizarse en el formato de datos correcto y luego analizarse. Entonces, ¿cuál es el formato de datos para el análisis relacionado? Las instrucciones son las siguientes:

El formato de datos del análisis relacionado es que un elemento de análisis es una columna. Por ejemplo, en la figura anterior para estudiar la altura y el peso, la altura es una columna y el peso es. una columna.

Operaciones de análisis relevantes

Después de organizar los datos en el formato correcto, prepárese para realizar análisis relevantes. ¿Cómo es la operación de análisis? Tome SPSSAU como ejemplo para ilustrar:

Método general: análisis de correlación → arrastrar y soltar elementos de análisis → hacer clic para iniciar el análisis;

Forma general de resultados del análisis de correlación de SPSSAU

Coeficiente de correlación Criterios de juicio