SPSS，读入数据后：（1）打开对话框。点击Graphs→ScatterDot系统弹出一个对话窗口，
选择ScatterplotMatrix，单击Defi
e进入ScatterplotMatrix对话框。（2）选择矩阵变量。把变量“年收入”、“家庭人口”、“消费金
额”移到MatrixVariables。（3）选择图形标题。在对话框中单击Titles，在Titles中修改散点图
矩阵的标题“消费特征的散点图”，单击Co
ti
ue。（4）单击ScatterplotMatrix对话框中的OK，得到绘制的散点图矩
阵图，即图2。
3
f图2消费特征的散点图
从图2可以看出，家庭人口、年收入与信用卡消费金额成比较明显的线性关系。33相关系数分析
通过变量之间的相关性分析，初步了解销售额与哪些因素相关性高，各种提高销售措施之间是否有高度的相关性或可替代性，以及为后续回归分析的变量纳入方式提供参考依据。操作步骤如下：
（1）单击A
alyze→Correlate→Partial，把变量“消费金额”、“年收入”移到Variables，把变量“家庭人口”移到Co
trolli
g。
（2）单击Optio
s，参数选项如图3。单击Co
ti
ue，返回PartialCorrelatio
s对话框。
图3Optio
s对话框（3）单击OK按钮，得到相关分析结果如图4、图5。
4
fDescriptiveStatistics
MeaS
tdDeviatio
N
消费金额39（64元0）6933494
50
年收入4（34元80）0104550742
50
家庭人口（3人4）21739
50
图4偏相关的描述性统计量
Correlatio
s
Co
trolVariables
o
ea
消费金额（元）Correlatio

Sig
ifica
ce2tailed
年收入（元）
dfCorrelatio

Sig
ifica
ce2tailed
df家庭人口（人）Correlatio

Sig
ifica
ce2tailed
df家庭人口（人）消费金额（元）Correlatio

Sig
ifica
ce2tailed
年收入（元）
dfCorrelatio

Sig
ifica
ce2tailed
df
aCellsco
tai
zeroorderPearso
correlatio
s
消费金额（元）1000063100048753000481000077300047
年收入（元）
631000
481000
0173231487730004710000
家庭人口（人）753000481732314810000
图5偏相关的分析结果从图4可知，50位消费者通过信用卡消费的平均的额度为396406元，年平均为43480元，家庭人均为3人。从图5的分析结果初步可知，信用卡消费金额与家庭人口、年收入较显著，对应的显著水平都远小于001。
34回归分析
建立回归模型，进一步研究信用卡消费金额与家庭人口、年收入的关系，并利用预测结果来控制调节信用卡的市场营销策略。
操作步骤如下：（1）单击A
alyze→Regressio
→Li
ear，把Li
earRegressio
对话框左侧列表中选择变量“消费金额”使之进入Depe
de
t；选择变量“家庭人口”和“年收入”，使之进r