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實驗9-SPSS相關分析-超市銷售數據

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SPSS-“超市銷售數據”相關分析
  • 在進行數據分析時,不僅僅要描述數據本身呈現出來的基本特征,有時候還需要進一步挖掘變量之間深層次的關系,為後期
  • 模型的建立及預測做準備。
  • 4.1 相關分析簡介
  • (1)相關關系
  • 相關關系是指現象之間存在著非嚴格的、不確定的依存關系。
  • (2)回歸函數關系
  • 回歸函數關系是指現象之間存在著依存關系。在這種依存關系中,對於某一變量的每一個數值,都有另一變量值
  • 與之對應,並且這種依存關系可用一個數學表達式反映出來。
  • 線性相關是最常用的一種,即當一個連續變量發生變動時,另一個變量相應地呈現線性關系變動,用皮爾遜相關系數 r
  • 來度量。反映連續變量之間線性相關強度的一個度量指標,它的取值範圍限於[-1,1]。
  • 在進行相關分析之前,通常通過繪制散點圖來觀察變量間的相關性,如果這些變量在二維坐標中構成的數據點分布在
  • 一條直線的周圍,那麽就說明變量間存在線性相關關系。
  • 4.2 相關分析實踐
    • 通過一個“超市銷售數據”用SPSS軟件進行相關分析。這是一家超市連續3年的銷售數據,包括月份、季度、廣告費用、客流量、銷售額5個變量,共有36條記錄。

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                • 圖1-1 “超市銷售數據”示例

    • 4.2.1 散點圖繪制
    • 這組數據是市場銷售方面的典型數據,先嘗試使用散點圖從視覺角度考察“廣告費用”和“銷售額”是否存在相關性。
    • 實驗步驟:【圖形】-【舊對話框】-【散點圖/點圖】-“廣告費用”變量移至【X軸】-“銷售額”變量移至【Y軸】。

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        • 圖1-2 銷售額與廣告費用關系散點圖

    • 從“廣告費用”與“銷售額”兩個變量的散點圖可以看出,兩個變量之間存在明顯的線性正相關,銷售額”隨著“廣告費用”的增加而相應增加。
    • 4.2.2 相關分析操作
    • 【分析】-【相關】-【雙變量】
    • 技術分享圖片 圖1-3 參數設置
    • 依次將“廣告費用”、"銷售額"兩個變量移至【變量】框中。

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        • 圖1-4 相關分析結果

    • 可以看到,“廣告費用”與“銷售額”兩個變量間的皮爾遜相關系數 r = 0.816,為高度正相關關系,顯著性(P值)=0.000
    • 小於0.01,具有極其顯著的統計學意義,從實際意義來講,投入的廣告費用越多,銷售額也就相應越大。
    • 把“廣告費用”、“客流量”、“銷售額”都移至【變量】框中,很快就得到了三個變量兩兩之間的相關分析結果。

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        • 圖1-5 相關分析結果

    • 從這個相關分析表中可以得知,“廣告費用”、“客流量”和“銷售額”三個變量兩兩之間的相關系數 r 都大於0.8,三個變量兩兩之間都具有高度正相關關系,並且具有極其顯著的統計學意義。


來自為知筆記(Wiz)

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