1. excel相关分析矩阵
选中C1到C10区域，输入公式：=A1:A10+B1:B10，按ctrl+shift+enter
2. 相关性分析矩阵图
Spss，相关性分析可以用两组数据或者多组数据的相关矩阵表来表示。
3. excel处理矩阵
选中C1到C10区域，输入公式：=A1:A10+B1:B10，按ctrl+shift+enter
4. excel相关系数矩阵
所占比例的公式就是单项数据/总数据，公式的内容就是单项数据的单元格/$X$X，其中x代表的就是总和的单元格。具体介绍如下：
1、所占比例的公式就是单项数据/总数据，公式的内容就是单项数据的单元格/$X$X，其中x代表的就是总和的单元格；
2、若需要计算各种类型所占比重，套入进公式，先按一下F4，这表示绝对引用，也就是锁定了单元格数字，然后按下enter键，再往下拖动复制单元格公式就可以快速计算出各个数据所占的比例了。
5. 利用数据分析求相关矩阵
可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的，因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析得到的。
因子载荷的意思是左边的和因子的相关系数.因子载荷在“成分矩阵”里分别是0.778、0.453、0.553、0.785,这是左边的那些TB对上面的因子的载荷。
可以说是因子1=0.778*TB3+0.453*TB4+0.553*TB1+0.785*TB2，因子载荷在旋转成分矩阵里也是一样的这种纵向的公式。
SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能
Analyze——Data Reduction——Factor analyze
放入变量之后，其中有一项scores选项菜单，选上。
SPSS会在数据窗口中生成FAC1_1 之类的新数据。
扩展资料：
在比较两种实验处理的效应时，为控制被试的个体差异对实验结果的影响，通常采用匹配被试的方法进行对比实验，目的在于保证两组被试特点的同质性。
如：选择几对双生子分成对等的两组进行比较实验；选择年龄相仿、性别相同的被试到小同的对比组进行实验；将同一组被试轮流安排在两种实验条件下进行对比实验等。
采用同一组被试进行比较时，必须保证两种实验处理之间没有相互影响，同时要平衡位置顺序。对成对比较的实验结果进行统计分析时，可采用相关样本检验法
6. excel求矩阵
首先：analyze-correlate-bivariate-选择变量之后，OK 输出的就是相关系数矩阵（相关系数下面的Sig是显著性检验结果的P值，越接近0越显著）表格下方也有一些相关解释，记得看明白再做进行下一步如果你比较熟悉电脑excel表格的操作，就直接按下列提示得出SPSS相关系数矩阵：
首先，分析-降维-因子分析；
然后把你想生成的相关矩阵中的变量全部拉入“变量”，点“描述”，在下边的“相关矩阵”框中，选中“系数”“显著性”“行列式”；
7. excel 相关矩阵
操作方法如下：
1、输入矩阵的第一步就是在excel表格中，找两个空的单元格，然后输入矩阵的A1和A2格，这样就会确定A列。
2、确定A列之后就是输入B2和B1，这样就会确定B列，例如：输入的是11和12，同时也会确定横着的每一行。
3、确定之后就可以下拉完成你的矩阵了，可以横着拉，也可以竖着拉，最后形成自己需要的矩阵就行了。
4、矩阵就形成了，矩阵的规律是由最初输入的四个数字确定的。
5、下面顺便教大家一个简单的输入负数的小技巧，在单元格内先输入一个正数，然后打上括号。
6、打上括号之后回车就会发现原本是正数现在变成了负数。在excel中有很多技巧可言简化操作。
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