进行相关分析
双变量相关 计算变量之间
皮尔逊相关系数(直接解读)
肯德尔(需要计算偏相关性)
斯皮尔曼(需要通过*与**的大小进行判断)
一. 分析花瓣长、花枝长与花萼长两两相关性关系
采用皮尔逊 双尾检验
显著性检验
双尾(双侧检验) 以0.01为检验标准
单尾(单侧检验) 以0.05为检验标准
数据为对称矩阵(对角线为1)
上图的Sig.(双尾) 与 花枝长的系数为0.00 < 0.01 => 有相关性 系数有效
二. 分析地位域、权威主义与顺从性两两相关性关系
数据分析
采用肯德尔 斯皮尔曼 双尾检验
肯德尔计算三个数之间哪两个相关性更大 可以使用 偏相关系数
X X X=地位欲 Y Y Y=权威主义 Z Z Z=顺从性
代入计算得 R x y z xyz x y z=0.62 => 即偏相关系数更接近与Y => X X X与Y Y Y的相关性与Z Z Z无关
斯皮尔曼的相关系数一行可以看出在那一级别(双尾)下 相关性更强
0.818 > 0.615 => 地位欲在0.01级别时相关性更为显著
观察数值处于正负1附近时数值相关性更大
距离相关 计算记录(样本)之间
; 三.分析国家之间在森林面积、森林覆盖率、林木蓄积量与草原面积之间的相关性
分析数据 进行聚类分析
系统聚类
通过系统聚类将上述国家进行动态聚类
可以看出使用平方欧式距离来进行聚类 将7与15记录聚在一起
下一阶段是阶段6 再将记录4聚在一起
垂直冰柱图(直观动态归类过程)
可以看到垂直冰柱图的最低是 7与15 之间的柱子 再是 11与16 之间的柱子 再是 4与14 之间的柱子 再是 14与12 之间(即4与14与12 归为一类) 以此类推
可以自定义聚类统计等
可以看到分类变为自定义的个数
也可以在生成结果中添加图
数据转置
常用于将以行为数据参数的记录 转置为列排
; K-均值聚类
数据分析
Original: https://blog.csdn.net/dzy001016/article/details/125053278
Author: dzy001016
Title: SPSS学习 相关性分析
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