【实验目的】：1.熟练掌握普通相关分析的SPSS操作 2.学会利用普通相关分析方法解决身边的实际问题 【实验内容及要求】：1.某班级学生高等数学和统计学期末考试成绩如表所示，现要研究该班学生的高等数学和统计学成绩之间是否具有相关性，根据数据散点图及相关分析运算结果进行分析。 2.某专家先后对一个工程的多个项目加以评分，两次评分分别记为变量“分值1”和“分值2”，如下表所示。问两次评分的等级相关有多大，是否达到显着水平作出分析。 3.某农业实验场通过试验取得小麦产量与单位虫害值和平均温度的数据，如下表所示。求单位虫害值对产量的偏相关（剔除温度变量的影响），作简要分析。 【实验过程及结果】：一数据散点图及相关分析运算结果进行分析。 相关性 高等数学 Pearson 相关性 显着性（双侧） N 统计学 Pearson 相关性 显着性（双侧） N 高等数学 1 统计学 .775 .000 ** 18 .775 .000 18 **18 1 18 **. 在 .01 水平（双侧）上显着相关。 t统计量的值的显着性概率p=0.000<0.05，相关系数是显着异于0的。 二问两次评分的等级相关有多大，是否达到显着水平作出分析。 相关系数 Spearman 的 rho 分值1 相关系数 Sig.（双侧） N 分值2 相关系数 Sig.（双侧） N 分值1 1.000 . 15 .822 .000 15 **分值2 .822 .000 15 1.000 . 15 ****. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显着的。 分值1与分值2的相关系数高达0.822，在0.05的显着性水平与0有显着性差异，也就是说，在0.05的显着性水平上，认为分值1与分值2是无相关的。 三单位虫害值对产量的偏相关（剔除温度变量的影响），作简要分析 相关性 控制变量 温度 产量 相关性 显着性（双侧） 产量 1.000 . 单位虫害值 .304 .427 df 单位虫害值 相关性 显着性（双侧） df 0 .304 .427 7 7 1.000 . 0 表中，偏相关系数为0.304，显着性概率p=0.427>0.05,说明剔除温度色影响后，单位害虫值对产量没有显着性关系。 【结果分析、体会和收获】：通过本次试验熟练掌握了用spps对两个或多个随机变量的线性相关关系，我们可以先通过散点图对关系进行简单判断，然后再通过数据的具体分析作出进一步判断。 实验七 【实验名称】：用SPSS处理经典回归问题 【实验时间】：2014年5月 16日 【实验目的】：学习如何运用SPSS处理经典回归问题 【实验内容及要求】：用SPSS处理经典回归问题来考察中国城镇居民2011年人均可支配收入与消费支出之间的关系 【实验过程及结果】： （1）画散点图 （2）判断人均可支配收入与消费支出之间是否大致呈线性关系 输入／移去的变量 模型 1 输入的移去的变量 消费支出Y a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 可支配收入X 模型汇总 模型 R 1 aab变量 方法 . 输入 标准 估调整 计的误R 方 R 方 差 .986 .971 .970 413.04952 a. 预测变量: (常量), 消费支出Y。 Anova 模型 1 回归 残差 总计 4947687.223 1.724E8 30 29 170609.平方和 1.675E8 df 均方 F Sig. ab1 1.675E8 981..000 703 904 a. 预测变量: (常量), 消费支出Y。 b. 因变量: 可支配收入X 系数 模型 非标准化系数 标准系数 a标准 试用B 1 (常量) 消费支出Y a. 因变量: 可支配收入X 误差 版 t Sig. 256.270.4469 34 .948 .351 .717 .023 .986 31.332 .000 结果分析 表1中显示的是拟合过程中变量输入/移去模型的情况记录，由于只引入了一个自变量，所以只出现一个模型1，该模型中“消费支出Y”为进入的变量，没有移除的变量，具体的输入/移去方法为输入。 表2是模型拟合概述， 列出了模型的R、R2 、调整R2 及估计标准误。R2 值越大所反映的两变量的共变量比率越