1、 8.1 相关分析和回归分析概述8.2 相关分析8.3 偏相关分析8.4 线性回归分析 (重点 )8.5 曲线估计 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类 :函数关系（确定性关系） ： 指两事物之间的一种一一对应的关系，如商品的销售额和销售量之间的关系。统计关系（非确定性关系）： 指两事物之间的一种非一一对应的关系，例如家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。统计关系又分为相关关系和回归关系两种。 相关分析和回归分析都是分析客观事物之间统计关系的数量分析方法。相关关系 回归关系变量 y与变量 x处于平等地位变量 y处于被解释的特殊地位变量 y与 x均为随机变量 变量 y为随机变量， x可
2、为随机变量，也可为非随机变量目的是刻画变量间的相关程度可解释 x对 Y的影响大小，还可以对 y进行预测与控制8.2.1 散点图8.2.2 相关系数8.2.3 基本操作8.2.4 应用举例 相关分析通过图形和数值两种方式，有效地揭示事物之间相关关系的强弱程度和形式。 8.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上，通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及他们的强弱程度和方向。单击 图形 旧对话框 散点 /点状 ，打开窗口 简单分布 (Simple Scatter)，只能在图上显示一对相关变量 矩阵分布 (Matrix Scatter)，在矩阵中显示多个相关变量 重叠分布 (Overlay Scatter)，在图上显示多对相关变量 3-D分布 (3-D Scatter)，显示三个相关变量 简单点， 堆积散点图 1、简单散点图选中 简单分布 ，单击 定义 Define按钮，打开窗口相关回归分析（高校科研研究） .sav Y轴 Y Axis： 选择 Y轴要绘制的变量 X轴 X Axis： 选择 X轴要绘制的变量 设置标记 Set Markers by： 选择分组变量， SPSS根据该变量的值将观测量分成几组，每组采用不同的符号标注 标注个案 Label Cases by：观测量标签变量
