SPSS相关分析实战：变量间高度正相关实例与检验

本资源主要聚焦于SPSS软件中的相关分析应用，特别是针对数值型（连续）变量的Pearson积矩相关分析。在章节"第8章相关分析"中，作者首先介绍了相关分析的基本概念，它用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。Pearson相关系数（r）是最常见的相关系数类型，其范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，而接近1或-1则表示强相关。 习题涉及了使用SPSS的"Correlations"功能对"sell"（销售量）、"price"（平均价格）、"ad_rate"（广告费用）和"sunlight"（平均日照时间）四个变量进行分析。分析结果显示，这三个变量与销售量高度相关，相关系数均大于0.9，并且不相关的概率均小于0.001，这表明这些变量之间的关系非常显著，具有统计学上的显著性。 之后，提到了回归分析的可能性，即进一步探索销售量作为因变量，其他变量作为自变量的模型建立。此外，还介绍了几种不同的相关系数类型，如Spearman秩相关系数和Kendall's tau-b，它们适用于非正态分布的数据或者当数据存在异常值的情况。 相关分析过程中涉及到的公式包括Pearson积矩相关公式、Spearman秩相关公式以及Kendall's tau-b的计算方法，同时还提及了如何通过t值来检验相关系数的统计显著性。菜单选项和对话框的指导也覆盖了如何在实际操作中执行相关分析，如二元变量相关分析主对话框和输出选择项的设置。 最后，以一个具体的实例展示了城乡居民储蓄存款余额与国民收入之间的相关分析结果，显示出极高的正相关性（r=1.000），并且显著性水平为0.000，表明两者有强烈的正向关联。 这个资源提供了深入理解SPSS中相关分析的方法，涵盖了理论概念、实际操作和案例分析，对于希望在数据分析中运用相关性测量的学生和专业人士来说是非常有价值的参考资料。