如何利用spss画矩阵散点图？

一、如何利用spss画矩阵散点图？

　　用SPSS画散点图的方法如下：　　

1.打开SPSS数据，我们计算收入和教育之间的相关系数 r　　

2.依次选择analyze，correlate，bivariate，弹出二变量相关对话框　　

3.将左边的变量 收入和教育移动到右边variables框中，点击确定　　

4.在结果输出界面中显示出相关系数=0.574　　

5.接着画这些数集的散点图：点击graphs，interatIve，scatter　　

6.将变量 收入，教育分别移动到纵坐标轴，横坐标轴中，点击确定OK　　

7.SPSS结果输出界面显示收入和教育数据的散点图。

二、能不能用Excel画散点图矩阵？

【1】用EXCEL画散点图

选中数据，插入---图标---选择“XY散点图”---完成

【2】添加趋势线

点中图中一个点，右键----添加趋势线---选项中勾选显示公式

三、用wps表格画散点图

如何使用WPS表格画散点图

WPS表格是一款功能强大且易于使用的办公软件，除了常规的数据处理和分析功能外，也提供了丰富的图表绘制工具。在数据分析中，散点图是一种常用的图表类型，用来展示两个变量之间的关系。本文将介绍如何使用WPS表格来画散点图，帮助您更好地展示和分析数据。

步骤一：准备数据

在开始画散点图之前，首先需要准备好包含两个变量数据的表格。确保数据的格式清晰，每个变量对应一列数据，且数据之间没有空行或空列。接下来，我们将以一个示例数据集为例进行讲解。

步骤二：选择数据

在WPS表格中，选中包含数据的单元格区域，包括变量名称和数据值。确保所选数据覆盖了所有需要展示的数据点，以便后续生成散点图。

步骤三：创建散点图

在WPS表格中，点击菜单栏中的“插入”选项，在下拉菜单中选择“图表”，然后选择“散点图”。WPS会根据所选数据自动生成一个基本的散点图，显示变量之间的关系。

步骤四：修改图表样式

根据个人偏好和展示需求，您可以对生成的散点图进行样式修改。通过双击散点图中的元素，可以调整图表的标题、轴标签、数据点样式等内容，使图表更加清晰和美观。

步骤五：添加趋势线

除了基本的散点图外，您还可以在WPS表格中添加趋势线，帮助分析变量之间的线性关系。在散点图上右键点击，选择“添加趋势线”，WPS会自动为您计算最佳拟合的直线，并显示在散点图中。

步骤六：保存和导出

当散点图完成后，您可以点击“文件”菜单，选择“保存”来保存当前的工作表。如果需要在其他文档或演示中使用散点图，可选择“导出”选项将图表另存为图片或PDF文件。

总结

通过以上步骤，您可以轻松使用WPS表格画出漂亮的散点图，展示数据间的关系。散点图作为一种直观的数据可视化方式，能够帮助您更深入地理解数据背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。希望本教程对您有所帮助，祝您在数据分析的路上越走越远！

四、如何使用Python进行矩阵运算？Python矩阵运算代码分享

简介

矩阵运算是线性代数中的重要部分，而Python作为一种强大的编程语言，也提供了丰富的库来进行矩阵运算。本文将介绍如何使用Python进行矩阵运算，同时分享一些常用的Python矩阵运算代码。

NumPy库

在Python中进行矩阵运算，最常用的库是NumPy。NumPy是Python中用于科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象以及相应的工具。下面是一个简单的矩阵相加的示例：

        
import numpy as np

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = matrix1 + matrix2
print(result)
        
    

矩阵乘法

矩阵乘法是矩阵运算中常见的操作，而在NumPy中，可以使用dot函数进行矩阵乘法：

        
result = np.dot(matrix1, matrix2)
print(result)
        
    

其他库

除了NumPy之外，Python还有一些其他的库可以用于矩阵运算，比如SciPy、TensorFlow等。这些库提供了更多高级的矩阵操作和计算功能，可以根据实际需求选择合适的库进行矩阵运算。

总结

通过本文的介绍，相信您对Python中的矩阵运算有了更深入的了解。Python提供了丰富的库和工具，使得矩阵运算变得简单而强大。希望本文对您有所帮助，也欢迎您在实际应用中多加尝试和探索。

感谢您阅读本文，希望能够为您在Python矩阵运算方面提供帮助。

五、SPSS绘制矩阵分布散点图和重叠分布散点图步骤？

1、绘制图形之前先准备好绘图数据，如下图。

2、开始绘制矩阵分布散点图，依次点击“图形”“旧对话框”“散点／点状”，然后进入散点图／点图窗口。

3、在散点图／点图窗口，选择“矩阵分布”，然后定义。

4、将“销售额”“人口数”“人均收入”三个变量选入矩阵变量中，把“地区”选入设置标记框中，然后确定。

5、矩阵分布散点图就做好了，解释一下第一行的图，后面的依次类推。第一行的两个图形都是以销售额为Y轴，人口数和人均收入分别为X轴的关系图。可以看出销售额和人口数存在着比较明显的相关关系。

6、下面介绍重叠分布散点图的做法。在散点图／点图窗口，选择“重叠分布”，然后定义。

7、然后在“Y-X对：”框中选入Y,X变量，说明销售额和人口数，以及销售额和人均收入分别是配对关系，然后确定，既可得到重叠分布散点图。

六、矩阵散点图适合分析什么数据？

散点图的作用：

(1）确认两组变量是否相关；(2）发现变量这间除因果关系之外的其他关系；

(3）直观观察或用统计分析两变量潜在关系的强度；

(4）如不相关，可总结特征点的分布模式。

散点图的适用范围：

当估计两个变量之间存在相关关系时，用散点图进行确认，并观察和确定两者的关系强度。还可以用散点图分析坐标点的分布模式，如“风险机遇评估矩阵”

七、excel无法画散点图？

重装一下EXCEL,自定义全部安装。默认的应该是可以的。

八、Excel怎么画散点图？

1.选中数据区域——点击插入——推荐的图表——散点图。

2.右击——添加趋势线。

3.双击坐标轴——边框——实线——颜色——宽度，效果如图所示。

4.如图所示，设置数据系列格式——标记（数据标记选项）——类型，大小（根据需要设置）。

九、这种散点图是怎么画的，还有均值?

导读：散布图是质量七大工具之一吗？有用散布图分析问题吗？仔细想想，好像没有用过，几乎想不起来用它！确实，作为质量七大工具之一, 是存在感和被应用度都相对较低！在很多年以前，本人也是有这样的感觉，感觉这个工具好像没有用！但自从成为从事中高层管理工作后，碰到有很多问题“无法明确确定是哪个原因”或“明确确定这几个特性之间存在什么关系”，考虑过用很多其他工具，发现无法解决！才发现散布图才可以解决这些问题，或者说通过散布图，才可以理清相互关系，进行更有针对性改善分析！接下来，与大家分享一下，希望看到读者避免本人曾经的错误！

在实际工作中，有些问题的因果关系很明了；有些问题的因果关系虽不明了，但相互之间影响因素之间的关系也很清楚；有些问题就如一团乱麻，很多因素纠葛在一起，很是头痛；有些问题的影响因素之间好像没有直接关系，也无法用准确的方程式或原理来解释，但感觉多有一点关系，具体如何无法确定。等等各种各样问题，各种各样的情况。面对这些情况，有一定因果关系的，可以考虑：因果图、柏拉图、直方图等方法或工具；较为复杂一点可以考虑：先用检查表和层别法，再结合因果图、柏拉图、直方图等方法，但无法确定相互关系的问题，就无法解决了！

这些问题如何解决？散布图(Scatter Diagram) 又叫相关图

是用 非数学的方式（X-Y坐标系图形的方式）来 辨认 某现象的测量值 与 可能原因因素之间的关系. 换句话说：研究成对出現的不同变数之间相关关系！这种成对的变数或许是 特性一原因，特性一特性一原因的关系。这种图示方式具有快捷, 易于交流, 和易于理解的特点. 用来绘制散布图的数据必须是成对的(X,Y)。

如：抛光打磨的时间与抛光效果之间关系是什么？ 作业效率与员工的技能水平高低之间关系是什么？ 钢材中的某种元素含量与强度之间的关系是什么？ 刀具进给、刀具速度、刀具状态等与工件表面质量的关系是什么？诸如此类的这些：关系虽然存在，但又难以用精确的公式或函示，在这种情况下用相关图来分析就是很方便的！

一. 散布图的用途及应用：- - - 验证两个变量间的相关关系；。- - - 了解要因对特性的影响程度；- - - 从多个因素找出对结果的影响有关的因素 ；散布图对数据的相关性进行直观地观察，可以得到定性的结论，而且可以通过观察剔除异常数据，从而提高用计算法估算相关程度的准确性！

特别提醒：在使用散布图调查两个因素之间的关系时，应尽可能固定对这两个因素有影响的其他因素，才能使通过散布图得到的结果比较准确。

如：刀具进给、刀具速度、刀具状态等与工件表面质量的关系是什么？

就需要分三种情况进行分析！

二. 散布图的分类：

说明：- - - 强正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大； - - - 弱正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也大致增大；- - - 强负相关：当变量X增大时，另一个变量Y相应变小；- - - 弱负相关：当变量X增大时，另一个变量Y相应大致变小；- - - 不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；- - - 曲线相关：变量 X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。

三. 散布图的制作：

- - - 1. 确定要调查的两个变量，收集 X 与 Y两个变量足够之对应数据(至少30组以上；最好50组至100组)； 确定采取哪种软件或工具进行？如Excel 、mintab; 本文采用Excel进行说明。

- - - 2. 建立数据表，将收集数据计入表格中。需注明：表头（表明研究的是哪两个变量的相关关系）时间、地点、制作、审核，特别是需要注明其他因素的保持相对固化的方式。备注：X 表示原因或有影响的因素；Y表示造成的结果或效果

- - - 3. 计算X变量测定值的平均值，计算Y变量测定值的平均值。在Excel 中通过公式 : 平均值 AVERAGE （数据区域）计算

- - - 4. 计算X 和 Y 的最小值 和最大值。在Excel 中通过公式 : 最大值MAX(数据区域）；最小值 MIN（数据区域）

- - - 5. 计算组距。在Excel 中通过公式 : SUM (MAX(数据区域） - MIN(数据区域）/ n

X 轴组距 = （X最大值 -X最小值）/组数；

Y 轴组距 = （Y最大值 -Y最小值）/组数;

建议：① 计算得出组距，最好取整数！② 如果计算得出组距很少，不能取整，建议按照保留到数据值（取样的数据）后一位，再取整。

- - - 6. 绘制散布图坐标轴：X 为横坐标；Y 为纵坐标。 在Excel 中制作。

① 方法 1：选定数据区域 （所有Y值） ---- 工具栏中选择“插入” ---- 选定“图表” ----点击“散布图”（选择气泡型的）如下图 备注：多行选定时需要 按住CTRL 不放

方法 2：工具栏中选择“插入” ---- 选定“图表” ----点击“散布图”（选择气泡型的）---- 在空白图表区，先点击鼠标右键 - - - 在对话框中选择“选择数据” ----对话框中选择“添加” ---- 选择“Y轴系列值”，点击添加 ---- 选择所有的数据表中的 "Y数值” ---- 点击“确定” 如下图

此时，可以在点击“确定”之前，选择“X轴系列值”，点击添加 ---- 选择数据表中所有“X值数值” ----- 添加后。如下图

之后，选择“系列名称” ---- 添加数据，选择标题 --- 添加后，按“确定”。

② （方法 1） X坐标轴数据选择：点击X轴（鼠标先点左键，再点右键） --- 对话框中选择“选择数据” - - - 对话框中，选择“系列 1”（这里的系列1 -- 到系列 4，是因为之前在制作数据表时，按照分了多少列就有多少系列） ---- 对话框中选择“X轴系列值” ，点击添加 ---- 在对话框中，将原来的“数据区”全部清空 ----- 再选定数据表中的“第一列X 数值” 点击添加 -----点击确定。按照此方法将所有系列的 X 数值修改完成。

按照此方法将所有系列的 X 数值修改完成。（在最后一个修改后，不能按确定键）需修改“系列名称”：选择“系列名称” ---- 添加数据，选择标题 --- 添加后，按“确定”。可能出现好像有多种颜色，原因是分了多个系列。只要选择图表中的“点”，然后更改为统一颜色就行！

③ 坐标轴的调整：

X坐标轴：最小值、最大值、组距调整。将鼠标移到 X坐标轴，点击鼠标“左键”（右侧会出现“设置坐标轴格式”对话框）。将对话框中的：在“最小值”框内输入“X最小值”，在“最大值”框内输入“X最大值”，在“次要”框内输入“X组距”（按照取整规则输入），在“坐标轴值”框内输入“X最小值”。如下图

Y坐标轴：最小值、最大值、组距调整。将鼠标移到 Y坐标轴，点击鼠标“左键”（右侧会出现“设置坐标轴格式”对话框）。将对话框中的：在“最小值”框内输入“Y最小值”，在“最大值”框内输入“Y最大值”，在“次要”框内输入“Y组距”（按照取整规则输入），在“坐标轴值”框内输入“Y最小值”。操作与X坐标轴一致。下图为XY坐标修改后图例

④ 检查散布图是否存在如下制图问题：

- - -- X轴与Y轴之交点处不可标示0数字，建议X轴的全宽度与Y轴的全宽度最好相等；

- - - - 如有2点重复时以⊙表示；

- - - - 如有3点重复时以⊙表示（圆圈内有两个小点）；

- - - - 发现是否有明显的“异常点”（如下图红圈内），将其有特殊标记出来

⑤ 判读散布图的相关性与相关程度。

- - - - 方法 1 参照下表，采用图形形象对比观察。此方法可以做初步判定，使用于相关性很明显的图形。

- - - - 方法 2：中值法（又称符合检验法）

中值法：是指利用“符合检验表”检查散布图中“点子云”的形状和分布，以判断X与Y相关关系及关系程度的一种定性分析法！相对对比法（方法1）更准确！具体步骤如下：

- - - - ① 在散布图中添加X与Y的中位线。参照X平均值和Y平均值，手绘中位线。如下图：

- - - - ② 确认中位线是否正确？判别标准是：X中位线将“点子云”按照左右平分所有的点；Y中位线将“点子云”按上下平分所有的点。如果不对，需要移动对应的中位线，达到平分效果。如上图，Y中位线分割的点数为：上 18 /下 12；需要调整。如下图

- - - - ③ 依据中位线，将散布图“点子云”分为 4个区，确认各区域“点子”数量。如下图：

- - - -④ 计算点子云分布情况 S：S =MIN((n1 +n3),(n2 +n4) )按照上图例：S =MIN((2 +2),(13+13)) =4

- - - - ⑤ 查符合检验表，查找对应的判断值 Sa.查阅的方法是：点子数量（除正好落在中位线上的点子数外）为 n，如下图中的组数在“符合检验相关表中为 n ”.风险率为 α ；α与置信区间 β相对应。α+β =100%。参考常规，一般选择 α =0.05 =5%

基于上表，查的判断值 Sa=9- - - - ⑥X与Y相关性和关系程度判断：

参照以上标准，判定图例：S =4 ;Sa=9; S≤Sa .刀具进给与工件表面质量为强负相关！

四.应用要点及注意事项:- - - 1. 由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；- - - 2. 当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；- - - 3.当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。- - - 4. 散布图反映的只是一种趋势，对于定性的结果还需要具体的分析。

散布图对于一般的学习者来说，主要的困难在于什么时候可以用它？如何准确判断相关性？本文力图通过最直观的方式让所有明白散布图怎么做？如果再做散布图有困惑，可以看看此文，欢迎关注后交流，将在后续分享中继续，请关注或联系：

十、因果图散点图矩阵图的区别？

因果图有相互逻辑影响；

散点图随意且分散表现；

矩阵图有规则有序的图列。