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第8章SPSS的相关分析 - 图文
第8章 SPSS的相关分析 学习目标：
1. 明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。
2. 驾驭散点图的含义，娴熟驾驭绘制散点图的详细操作。
。
〔3〕依据所选择的散点图类型，按Define按钮对散点图作详细定义。 不同类型的散点图详细的定义选项略有差异。 一、简洁散点图〔Simple〕
简洁散点图是表示一堆变量间统计关系的散点图。应定义的选项主要有： ● 指定某个变量为散点图的纵轴变量，选入【Y Axis】框中。 ● 指定某个变量为散点图的横轴变量，选入【X Axis】框中。
● 可指定作为分组的变量到【Set Markers by】框中，表示按该变量的不同取值将样本数据
分成假设干组，并在一张图上分别以不同颜色绘制假设干个散点图。该项可以省略。
● 可指定标记变量到【Label Cases by】框中，表示将标记变量的各变量值标记在散点图的
相应点的旁边。该项可以省略。
这里，选择简洁散点图，操作窗口如图8—3所示。
二、重叠散点图〔Overlay〕
重叠散点图是表示多对变量间统计关系的散点图。应定义的选项主要有： ● 两个变量为一对，指定绘制哪些变量间的散点图。其中，前一个变量作为图的纵轴变量，
后一个变量作为图的横轴变量，并可通过Swappair按钮进展横纵轴变量的调换。 ● 可指定标记变量到【Label Case by】框中。含义同简洁散点图。 三、矩阵散点图〔Matrix〕
矩阵散点图以放行矩阵的形式分别显示多对变量间的统计关系。矩阵散点图的关键是弄清各矩阵单元中的纵横变量。以3×3的矩阵散点图为例，变量分别x1，x2，x3，矩阵散点图的横纵变量如表8—1所示〔括号中的前一个变量作为纵轴变量，后一个变量作为横轴变量〕。 表8—1 矩阵散点图坐标变量示意 X1 〔x1，x2〕 〔x1，x3〕 〔x2，x1〕 〔x3，x1〕 X2 〔x3，x2〕 〔x2，x3〕 X3 对角线的格子中显示参加绘图的假设干个变量的名称，应特殊留意这些变量所在的行和列，
它们确定了矩阵散点图中各单元的横纵坐标。例如，x3在第三行第三列的格子上，那么第三行上的全部图形都以x3为纵轴，第三列上的全部图形都以x3为横轴。应定义的选项主要有： ● 指定参加绘图的假设干个变量到【Matrix Variables】框中。选择变了的先后依次确定了矩
阵对角线上变量的排列依次。
● 可指定分组变量到【Set Markers by】框中。同简洁散点图。 ● 可指定标记变量到【Label Cases by】框中。同简洁散点图。 四、三维散点图〔3—D〕
三维散点图以立体图的形式呈现三对变量间的统计关系。应定义的选项主要有： ● 置顶三个变量为散点图各轴的变量，分别选入X Axis，Y Axis，Z Axis框中。 ● 可指定分组变量到【Set Markers by】框中。同简洁散点图。 ● 可指定标记变量到【Label Cases by】框中。同简洁散点图。 家庭收入与打算购置住房面积的简洁散点图如图8—4所示。
由图8—4粗略可知大局部的数据点集中在必须区域中，有少局部数据点“脱离”整体数据较远，家庭收入与打算购置的住房面积之间存在必须正的弱相关关系。
由于案例样本量比拟大，因此散点图中的点很密集，在必须程度上影响了图形视察效果。为此，可以对该散点图进展调整，在其根底上绘制葵花式散点图。
葵花式散点图通常将集中在一起的数据点的中心作为“花心”，以“花瓣”的多少表示“花心”四周数据点的多少。
为绘制葵花式散点图