文档介绍：spss 相关分析 2008-01-20 16:49:11| 分类: SPSS 教程| 标签: | 字号大中小订阅相关系数 r=O ~ 表示相关程度低普通,相关系数 r=0 .3~ 表示相关程度普通, 相关系数 r=0 .5~ 表示相关程度显著, 相关系数 r=0 .7~ 表示相关程度高,相关系数 r=0 .9~ 表示相关程度极高。 SPSS 高级教程十一:相关分析 2004-7-12 22:06:00 信息来源: 医学统计之星? SPSS 高级教程十一:相关分析网站在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况, 有时是希望了解某个变量对另一个变量的影响强度, 有时则是要了解变量间联系的密切程度, 前者用下一章将要讲述的回归分析来实现, 后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实现。 SPSS 的相关分析功能被集中在 Statistics 菜单的 Correlate 子菜单中,他一般包括以下三个过程: ? Bivariat e 过程此过程用于进行两个/ 多个变量间的参数/ 非参数相关分析,如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果。这是 Correlate 子菜单中最为常用的一个过程,实际上我们对他的使用可能占到相关分析的 95% 以上。下面的讲述也以该过程为主。? Partial 过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响, 就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制, 输出控制其他变量影响后的相关系数,这种分析思想和协方差分析非常类似。 Partial 过程就是专门进行偏相关分析的。? Distance s 过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析,前者可用于检测观测值的接近程度,后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非常少。§ Bivariate 过程 界面说明【 Variables 框】用于选入需要进行相关分析的变量,至少需要选入两个。【 Correlation Coefficients 复选框组】用于选择需要计算的相关分析指标,有: ? Pearson 复选框选择进行积距相关分析, 即最常用的参数相关分析? Kendall's tau-b 复选框计算 Kendall's 等级相关系数? Spearman 复选框计算 Spearman 相关系数, 即最常用的非参数相关分析(秩相关) 【 Test of Significance 单选框组】用于确定是进行相关系数的单侧( One-tailed ) 或双侧( Two-tailed ) 检验,一般选双侧检验。【 Flag significant correlations 】用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数, 一般选中。此时 P< 的系数值旁会标记一个星号, P< 的则标记两个星号。【 Options 钮】弹出 Options 对话框,选择需要计算的描述统计量和统计分析: ? Statistics 复选框组可选的描述统计量。它们是: 1. Means and standard deviations 每个变量的均数和标准差 2. Cross-product deviations and covariances 各对变量的交叉积和以及协方差阵? Missing Values 单选框组定义分析中对缺失值的处理方法,可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录( Exclude cases pairwise ), 或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值(无论具体分析的两个变量是否缺失),则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise) 。默认为前者,以充分利用数据。 分析实例例 请计算 SPSS 自带的样本数据 中意大利(judge1) 和韩国法官(judge2) 得分的相关性。解:由于 judge 1和 judge 2 的数据分布不太好, 这里同时计算 Pearso n 相关系数和 Spearman 相关系数。操作如下: 这种做法严格说来是有问题的,我这样做主要是想偷懒。 1. Variables 框:选入 judge1 、 judge2 2. Pearson 复选框:选中 3. Spearman 复选框:选中 4. 单击 OK 钮 结果解释例 的输出结果如下所示: Correlations 在上面的结果中,变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果, 共分为三列, 分别是相关系数、P 值和样本数。由于这里只分析了两个变量,因此给出的是 2