研究生毕业论文spss相关分析

spss数据分析论文有具体的排版格式.

首先来回答你的问题：1. 非标准化系数就是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，因变量相应变化多少个单位，该系数与自变量所取的单位有关，一般不用来衡量自变量的影响力大小。2. 标准化系数消除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响力之大小，一般来说，标准化系数的绝对值越大，该自变量对因变量的影响力就越大。其次，大致给你提出点分析和建议（2-4条的前提是样本量够大）：1. 样本太小，只有5组数据，得到的结果往往不可靠，强烈建议增大样本量，否则统计分析可能毫无意义，甚至造成错误。2. 从自变量t检验结果来看，逗其来石含量地与逗颈部密度地对应的sig值均超过了，用统计专业的话来说，这意味着逗在的显著性水平下，这两个自变量与因变量不显著相关地，通俗的说，在自变量平均孔径存在的前提下，这两个变量基本可以排除出方程了。3. 从偏相关性来看，3个自变量之间有极强的相关性（或共线性），因为强相关的自变量往往会导致不合理的统计分析结果，因此理论上他们不可以一起放入方程。4. 建议你在做多元线性回归分析的时候采用多元逐步回归，这样可以按自变量影响力的大小自动排除强相关的变量，也可以自动排除对因变量无显著影响的自变量，从而得到更可靠的分析结果。

怎么做相关分析？

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系,以及关系紧密程度等。例如：研究员工薪资与员工工龄的关系；产品销量与产品售后服务的关系等。

相关分析的适用范围很广，理论上讲，凡是考察两个变量相关性，都可以叫做相关分析。相关分析研究是定量与定量的数据，如果是定类和定量数据需要使用方差分析，定类和定类需要使用交叉（卡方）。

在“通用方法”模块中选择“相关”方法，将分析项定量变量放于分析框内，点击“开始分析”即可。

结果如下：

从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。

其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为，标准差为，人际关系的平均值是，标准差为，机会感知的平均值以及标准差为，以此类推。

补充说明：对于相关分析，一般规范的表格格式是：p值使用*号表示（标识在相关系数的右上角），p< 使用2个*号表示；p< 使用1个*号表示。同时 SPSSAU也提供一个带具体p 值的结果表格。

1、在spss的主界面上输入数据以后，通过分析那里点击非参数检验中的相关样本。

2、这个时候来到一个新的窗口，设置检验对并选择威尔科克森。

3、下一步如果没问题，就直接进行确定。

4、这样一来会生成详细的数据结果，即可用spss做相关性分析了。