《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。

通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解.研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析.典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究.相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。

相关分析的作用：（1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。

（2）把握相关关系的方向与密切程度。

（3）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。

（4）相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度。

spss提供的分析方法：简单相关分析的基本原理简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。

它主要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。

（注：两个元素间呈现线性相关）两种表现形式：1.相关图在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何种关系的形式。

散点图pearson相关系数表分析。

两种指数的pearson系数值高达0.995，非常接近1；同时相伴概率p值明显小于显著性水平0.01，这也进一步说明两者高度正线性相关。

分析：kendall和spearman相关系数，分别等于0.994和0.985；同时它们的概率p值也远小于显著性水平。

2.偏相关分析的基本原理：偏相关分析是在相关分析的基础上考虑了两个因素以外的各种作用，或者说在扣除了其他因素的作用大小以后，重新来测度这两个因素间的关联程度。

这种方法的目的就在于消除其他变量关联性的传递效应。

偏相关分析就是在研究两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量。

因子分析的基本原理：因子分析就是在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个因子的方法。

这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，这样，既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系。

（1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析因子分析的主要任务是将原有变量的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减少变量个数的目的。

故它要求原始变量之间应存在较强的相关关系。

进行因子分析前，通常可以采取计算相关系数矩阵、巴特利特球度检验和kmo检验等方法来检验候选数据是否适合采用因子分析。

（2）构造因子变量将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。

它的关键是根据样本数据求解因子载荷阵。

因子载荷阵的求解方法有基于主成分模型的主成分分析法、基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法等。

所能出的图表描述性统计表解释。

显示了食品、衣着等这八个消费支出指标的描述统计量，例如均值、标准差等。

这为后续的因子分析提供了一个直观的分析结果。

可以看到，食品支出消费所占的比重最大，其均值等于39.4750%，其次是文化娱乐服务支出消费和交通通信支出消费。

所有的消费支出中，医疗保健消费支出占的比重最低。

因子分析共同度下表是因子分析的共同度，显示了所有变量的共同度数据。

第一列是因子分析初始解下的变量共同度。

它表明，对原有八个变量如果采用主成分分析法提取所有八个特征根，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1（原有变量标准化后的方差为1）。

事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目的，所以不可能提取全部特征根。

于是，第二列列出了按指定提取条件（这里为特征根大于1）提取特征根时的共同度。

可以看到，所有变量的绝大部分信息（全部都大于83％）可被因子解释，这些变量信息丢失较少。

因此本次因子提取的总体效果理想。

碎石图解释。

横坐标为因子数目，纵坐标为特征根。

可以看到，第一个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大；第三个以后的因子特征根都较小，取值都小于1，说明它们对解释原有变量的贡献很小，称为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取前三个因子是合适的。

如何结合以上的两种分析方法来解决我们两化融合的数据分析的问题。

我们的想法是利用因子分析法来提取其主要的因子，就是对于综合评分贡献最大的因素。

我们们可以简化我们的三级评价指标。

再根据下级指标与上级指标之间的相关程度来确定到底是哪一个指标对于企业或行业的影响最大，我们再根据短板效应来对于企业或行业提出较为切合实际的建议，为政府的决策提供决策支持。

第三篇：分析教学目标与教学活动的相关性分析教学目标与教学活动的相关性袁老乡第一初级中学戚冬梅教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿，它既与教育目的、培养目标相联系，又不同于教育目的和培养目标。

教学活动通常指的是以教学班为单位的课堂教学活动。

它是学校教学工作的基本形式。

教学活动是一个完整的教学系统，它是由一个个相互联系、前后衔接的环节构成的。

教学活动的基本环节就是指教学活动这一个个各具不同功能的不同阶段。

我们要提高教学质量，必须认真研究教学活动的基本环节，并对这些环节提出质是要求。

教学目标是教学活动的导向教学活动追求什么目的，要达到什么结果，都会受到教学目标的指导和制约。

如《石壕吏》教学目标：1、了解杜甫及《石壕吏》的背景。

2、通过朗读、心理模拟和短剧表演体味《石壕吏》的思想内容与的作者情感。

3、培养学生关注现实、关注民生的人文素养。

可以说，《石壕吏》整个教学过程都受教学目标指导和支配；整个教学过程也是为了教学目标而展开。

如果教学目标正确、合理，就会导出有效地教学；否则就会导致无效的教学。

所以，教学目标可以被看做是教学活动的“第一要素”，确定准确、合理的教学目标也被认为是教学设计的首要工作或第一环节。

教学目标控制教学活动教学目标一经确定，如《石壕吏》教学目标，就对教学活动起着控制作用。

它作为一种约束力量，把教学人员和学生各个方面的力量凝聚在一起，为实现已定目标而共同奋斗。

教学目标的控制作用，还表现在总体目标对于各个子目标的规范和制约上。

一般地说，高层次的教学目标必然对低层次的教学目标具有约束力，迫使低层次的教学目标与其一致并为其服务，从而使目标系统内部达到一致。

教学目标是教学活动的激励教学目标确定以后，如《石壕吏》教学目标，就可以激发学生的学习动力，•使学生产生要达到目标的愿望。

在教学活动中，要想使教学目标充分发挥激励作用，教师就应当在研究学生的兴趣、动机、意志、知识和能力水平以及他们的个别差异上下功夫，只有这样，才能够把握住学生学习的“最近发展区”。

教学目标是教学活动的测度教学目标作为预先规定的教学结果，自然是测量、检查、评价教学活动成功与否，是否有效的尺度或标准。

如前所诉，教学目标作为教学目的的具体规定或准确规定，肯定要对教学结果予以构想和预定。

构想或预定的结果是否达到，还差多远，必然需要某种尺度测量。

测量的尺度是什么，自然是教学目标，因此，教学目标也具有测度功能。

教学作为一个系统的、由多因素构成并由各个环节连接而成的序列活动，既包括设计、组织、实施，也包括测量和评价。

测量和评价教学活动一个周期的终结，也是下一周期的开始。

它既要准确预定的结果——教学目标是否实现或达到，又要确定目标达成度，还要获得调整目标的反馈信息，这些都要以已定的目标为尺度。

正是通过以目标为尺度、为标准的测量和评价，教学活动才不断得到改进，步步完善。

第四篇：数据分析的作用零售业信息化：零售业信息化：数据分析在销售决策中的作用促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。

尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。

对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。

一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下;另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。

零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。

数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。

投还是不投，真是很为难。

不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。

数据分析并不神秘事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。

十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。

今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。

实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。

其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。

笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。

他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。

店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。

这些变化真的影响了门店销售吗。

如果是，具体影响了哪些商品的销售呢。

这些店长却说不清楚，只是一种感觉。

其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。

我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。