怎么用spss做相关性统计分析
多个维度的变量怎么进行相关分析？
多个维度的变量怎么进行相关分析？
测试多维变量的相关性：先对数据做个正态性检验，这个是相关分析的基本条件，下来做个散点图，可以初步判断变量之间的是否具有相关性。
最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵。如果想玩的深一点，可以用因素分析、聚类分析、判别分析，多元回归等等。spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性。通过之间相关性的计算，可以得到X与Y之间的相关性，这种相关性只是推测的定性描述而已，是不能定量描述的.
一般地
从散点图上可以观察到两个变量有以下三种关系之一：两变量正相关、负相关、不相关。如果一个变量高的值对应于另一个变量高的值，相似地，低的值对应低的值，那么这两个变量正相关。在土壤中，孔隙率和渗透度就具有典型的正相关。
反之，如果一个变量高的值对应于另一个变量低的值，那么这两个变量负相关。如果两个变量间没有关系，即一个变量的变化对另一变量没有明显影响，那么这两个变量不相关。
怎样用spss描述统计分析样本基本特征？
1）OLAP在线分析过程：中位数、最大（小）值、范围、偏度等。
2）个案汇总分析：均值、方差、峰度、封度的标准误等。3）频数分析：四分位数、割点、百分位数等。4）列连表分析过程：卡方、相关性等。5）按行和列的汇总分析：值的和、值的均值、峰度、偏度等。6）描述性汇总分析：均值、方差等。7）探索性分析过程：描述性、M-估计量、界外值等
如何实现两变量之间的相关性分析？
1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.
2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之间相关性的计算,你或许可以得到你所说的X与Y之间的相关性,但这种相关性只是你推测的定性描述而已,是不能定量描述的.
3、主成分分析,目的是将分析对象的多个维度简化为少数几个维度,方便分析,这样做的前提是维度很多且其中的多个维度之间有较强的相关性.而不是你想象的可以把X1、X2、X3降维成一个变量,因为只有三个维度,已经很少了,这三个维度可以做降维分析的可能性几乎没有.
4、回归分析,只有一个因变量,可以有多个自变量,最终算得因变量与自变量间的回归关系.
估计你只是自己想象了一个例子,实际中一般是不会有这样的分析案例的.