如何用SPSS求相关系数

2021年1月26日发(作者：巧丽)
参见：

[1]
衷克定

数据统计分析与实践—
SPSS

for
Windows[M].
北京：高等教育出版
社，
2005.4
：
19
5
—

[2]
试验设计与
SPSS
应用
[M].
北京 ，
化学工业出版社
，
王颉
著，
2006.10
：
1 4
1
—

多元相关与偏相关

如何用
SPSS
求相关系数

1
用列联分析中，计算lamabda
相关系数，在分析
——
描述分析
——
列联分析< br>
2
首先看两个变量是否是正态分布，如果是
,
则在
analyze- correlate-bivariate
中选择
pearson
相关系数，
否则要选
spearman
相关系数或
Kendall
相关系数。

如果显著相关，
输出结果会有
*
号显示，只要
sig
的P
值大于
0.05
就是显著相关。如果是负值则是负相
关。


在
SPSS
软件相关分析中
,pearson(
皮尔逊
),
kendall
（肯德尔）

和
spearman
（斯伯曼
/
斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同


两个连续 变量间呈线性相关时，使用
Pearson
积差相关系数，不满足积差相关分析的
适用 条件时，使用
Spearman
秩相关系数来描述
.


Spearman
相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原< br>始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从
Pearson
相关
系数的数据亦可计算
Spearman
相关系数，
但统计效能要低一些 。
Pearson
相关系数的计算
公式可以完全套用
Spearman
相关系数计算公式，但公式中的
x
和
y
用相应的秩次代替即
可。< br>


Kendall's tau-b
等级相关系数：用 于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量
均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数 相关检验；

取值范围在
-1-1
之间，此
检验适合于正方形表格；


计算积距
pearson
相关系数，连续性变量才可采用
;
计算Spearman
秩相关系数，适合
于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据
;
计算
Kendall
秩相关系数，适合于定序变
量或不满足正态分布假 设的等间隔数据。


计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分 布未知，或原始数据用等级表示
时，宜用

spearman
或
kendall
相关


Pearson
相关复选项

积差相关

计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析



Kendall
复选项

等级相关

计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料


Spearman
复选项

等级相关

计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料

注：

1
若非等间距测度的连续变量

因为分布不明
-
可用等级相关
/
也可用
Pearson
相关，对于完
全等级离散变量必用等级相关


2
当资料不 服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时
,
宜用

Spearman
或

Kendall
相关。

3
若不恰当用了
Kendall
等级相关分析则可能得出相关系数偏小的 结论。则若不恰当使用，
可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。
对一般情况默认数
据服从正态分布的，故用
Pearson
分析方法。
< br>在
SPSS
里进入
Correlate
－》
Bivariat e
，在变量下面
Correlation
Coefficients
复选框组里
有
3
个选项：