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第三章相关分析与回归模型的建立与分析
相关分析和回归分析是统计分析方法中最重要内容之一，是多元统计分析方法的基础。相关分析和回归分析主要用于研究和分析变量之间的相关关系，在变量之间寻求合适的函数关系式，特别是线性表达式。
本章主要的线性相关性。
（a）基本统计描述DescriptiveStatistics
Mean
N
城镇居民消费额（元）
25
人均国内生产总值（元）
25
（b）相关系数检验Correlations
城镇居民消费额（元）
人均国内生产总值（元）
城镇居民消费额（元）
PearsonCorrelation
1
.998(**)
Sig.(2-tailed)
.000
N
25
25
人均国内生产总值（元）
PearsonCorrelation
.998(**)
1
Sig.(2-tailed)
.000
N
25
25
**(2-tailed).
（b）中可以看到两个变量相关性分析的结果：，相关程度非常高，，可以认为居民收入与某产品的销量存在线性正相关关系。
§
简单相关关系只反映两个变量之间的关系，但如果因变量受到多个因素的影响时，因变量与某一自变量之间的简单相关关系显然受到其它相关因素的影响，不能真实地反映二者之间的关系，所以需要考察在其它因素的影响剔除后二者之间的相关程度，即偏相关分析。
例2:为了考察火柴销售量的影响因素，选择煤气户数、卷烟销量、蚊香销量、打火石销量作为影响因素，。试求火柴销售量与煤气户数的偏相关系数.
（见参考文献{1}）
年份
火柴销售量
煤气户数
卷烟销量
蚊香销量
打火石销量
（万件）
（万户）
（百箱）
（十万盒）
（百万粒）
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
54
解：根据数据表建立数据文件SY-9,求解火柴销售量与煤气户数的偏相关系数具体操作如下：
1、首先打开数据文件SY-9,单击Analyze—■Correlate—•Partial，打开PartialCorrelations对话框，。
2d
Variables：
應万件［龙
崔雯掾1
®万户［S’
气^数］
Controllingfor：
侖百万粒E
F丁火石量］上
®十万盒E
蚊香销星］
⑥万箱［卷烟帝量1
；PartialCorrelations
TestofSignificancie
<*Two-tailed厂One-tailed
Options...
2、从左边框内选择要考察的两个变量进入Variables框内，其它客观存在的变量作为控制变量进入Controllingfor框内，如本例中考察煤气户数与火柴销量的偏相关系数进入V