6第六讲 相关分析
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第六讲
相关分析
2012-5-9
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
本讲的主要内容： 相关分析的知识回顾 1 Pearson积差相关分析 2 Spearman等级相关分析 3 Kendall和谐系数
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
井冈山大学教育学院 jianxi来自百度文库ozhu2003@126.com 2011.11
2 Spearman等级相关分析
适用条件：等级（分类）变量间的秩相关： Spearman相关系数。 例： 分析儿童情商分数与母亲耐心程度之间 的关系。
这里需要分两步骤进行：
第一步：求两个变量的等级变量（秩变量） 第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
激活 Analyze菜单选Correlate中的Bivariate...命令项， 弹出Bivariate Correlation对话框
选择相关系数的 类型，选用 Spearman项；
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
对应的伴随概率为.019小于.05， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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2012-5-9
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
第一步：求两个变量的等级变量（秩变量）
激活 Analyze菜单选Transform中的Rank case命 令项，弹出Rank cases对话框
选择“儿童情商”、“母亲耐心”到右边的变量窗口。点击ok， 提交执行，可得，在数据窗口有两列变量出现：
3 Kendall和谐系数
多个评分者对多个被测者分别进行了评分，看 评分者之间是否有显著性差异。
例 ：6名教师对5篇作文进行评分，评分排 名如下。试问教师对 5 篇作文评分是否一致？
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数据格式：
表示6名评分者。
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2012-5-9
1 Pearson积差相关分析
适用条件：连续变量数据间的相关 。 例子：分析外语分数与智力测验分数之间是否 存在着相关。
SPSS菜单：Analyze －> Correlate －> Bivariate。
2012-5-9
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选择要分析 的变量
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@126.com 2011.11
这不是肯德尔 和谐系数W， 不要选择。
执行分析后的结果： 表1 是 描述性统计分析表
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对应的伴随概率为.003小于.01， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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【练习题】
1、根据 “某次心理测验数据”运用相关分析两种方法对S量 表的76个项目进行项目筛选，保留符合项目分析标准的 数据。 2、在“某次心理测验数据”数据中，以B量表为S量表的效 标量表，计算经过项目分析后的S量表（用完成了题目1 后保留下来的数据）的效标关联效度。 3、“裁判员评分情况”数据是6位裁判对10名跳水运动员的 跳水动作进行的打分。考察6名裁判的一致性系数。
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相关分析的知识回顾
在Analyze+Correlate下的三个子菜单：
n
1、Bivariate--相关分析，计算指定的两个变
量间的相关关系，可选择Pearson相关、 Spearman和Kendall 相关；同时对相关系数进行 检验，检验的零假设为：相关系数为0（不相关）。 给出相关系数为0的概率
n
2、Partial -- 偏相关分析，计算两个变量间
在控制了其他变量的影响下的相关关系，对相关系 数也进行检验，检验的零假设为：相关系数为0
n
3、Distance-- 相似性测度，对变量或观测量
进行相似性或不相似性测度
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相关分析的知识回顾
研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种 线性关系程度和方向的统计量，用r表示。 如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1;如果变量Y 与X间是统计关系，则-1<r<1, 如果x,y变化的方向一致， 如身高与体重的关系，则称为正相关，r>0，如果x,y变 化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，则称为负相关， r<0； 而r=0表示无线性相关，一般地， n |r|>0.95 存在显著性相关； n |r|0.8 高度相关； n 0.5 |r|<0.8 中度相关； n 0.3 |r|<0.5 低度相关； n |r|<0.3 关系极弱，认为不相关 注意：至于是否相关，我们的最终判断标准是统计检 验结果，即显著性水平。
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相关分析的知识回顾
相关系数的计算有三种:Pearson、 Spearman和Kendall
n
n
Pearson相关系数：对定距变量的数据进行 计算，公式P207 Spearman和Kendall相关系数：对分类变 量的数据或变量值的分布明显非正态或分 布不明时，计算时先对离散数据进行排序 或对定距变量值排（求）秩。
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肯德尔和谐系数
卡方检验值，小于0.001，表示拒绝原 假设，表示和谐系数不为0，评分标准 之间存在相关性、有关联性。
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思考题
如果给出的是原始评分数据，没有给出分数的排名， 怎么进行统计分析？
SPSS菜单命令：
Analyze－> Nonparametric Tests－> k related Samples
Kendall 协同系数检验： H0 ：和谐系数 为0(多个评分者的评分标准是无关的、 或者是随机的，)
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相关分析
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2 Spearman等级相关分析
适用条件：等级（分类）变量间的秩相关： Spearman相关系数。 例： 分析儿童情商分数与母亲耐心程度之间 的关系。
这里需要分两步骤进行：
第一步：求两个变量的等级变量（秩变量） 第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
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第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
激活 Analyze菜单选Correlate中的Bivariate...命令项， 弹出Bivariate Correlation对话框
选择相关系数的 类型，选用 Spearman项；
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对应的伴随概率为.019小于.05， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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第一步：求两个变量的等级变量（秩变量）
激活 Analyze菜单选Transform中的Rank case命 令项，弹出Rank cases对话框
选择“儿童情商”、“母亲耐心”到右边的变量窗口。点击ok， 提交执行，可得，在数据窗口有两列变量出现：
3 Kendall和谐系数
多个评分者对多个被测者分别进行了评分，看 评分者之间是否有显著性差异。
例 ：6名教师对5篇作文进行评分，评分排 名如下。试问教师对 5 篇作文评分是否一致？
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数据格式：
表示6名评分者。
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1 Pearson积差相关分析
适用条件：连续变量数据间的相关 。 例子：分析外语分数与智力测验分数之间是否 存在着相关。
SPSS菜单：Analyze －> Correlate －> Bivariate。
2012-5-9
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选择要分析 的变量
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这不是肯德尔 和谐系数W， 不要选择。
执行分析后的结果： 表1 是 描述性统计分析表
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对应的伴随概率为.003小于.01， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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【练习题】
1、根据 “某次心理测验数据”运用相关分析两种方法对S量 表的76个项目进行项目筛选，保留符合项目分析标准的 数据。 2、在“某次心理测验数据”数据中，以B量表为S量表的效 标量表，计算经过项目分析后的S量表（用完成了题目1 后保留下来的数据）的效标关联效度。 3、“裁判员评分情况”数据是6位裁判对10名跳水运动员的 跳水动作进行的打分。考察6名裁判的一致性系数。
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相关分析的知识回顾
在Analyze+Correlate下的三个子菜单：
n
1、Bivariate--相关分析，计算指定的两个变
量间的相关关系，可选择Pearson相关、 Spearman和Kendall 相关；同时对相关系数进行 检验，检验的零假设为：相关系数为0（不相关）。 给出相关系数为0的概率
n
2、Partial -- 偏相关分析，计算两个变量间
在控制了其他变量的影响下的相关关系，对相关系 数也进行检验，检验的零假设为：相关系数为0
n
3、Distance-- 相似性测度，对变量或观测量
进行相似性或不相似性测度
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相关分析的知识回顾
研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种 线性关系程度和方向的统计量，用r表示。 如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1;如果变量Y 与X间是统计关系，则-1<r<1, 如果x,y变化的方向一致， 如身高与体重的关系，则称为正相关，r>0，如果x,y变 化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，则称为负相关， r<0； 而r=0表示无线性相关，一般地， n |r|>0.95 存在显著性相关； n |r|0.8 高度相关； n 0.5 |r|<0.8 中度相关； n 0.3 |r|<0.5 低度相关； n |r|<0.3 关系极弱，认为不相关 注意：至于是否相关，我们的最终判断标准是统计检 验结果，即显著性水平。
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相关分析的知识回顾
相关系数的计算有三种:Pearson、 Spearman和Kendall
n
n
Pearson相关系数：对定距变量的数据进行 计算，公式P207 Spearman和Kendall相关系数：对分类变 量的数据或变量值的分布明显非正态或分 布不明时，计算时先对离散数据进行排序 或对定距变量值排（求）秩。
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肯德尔和谐系数
卡方检验值，小于0.001，表示拒绝原 假设，表示和谐系数不为0，评分标准 之间存在相关性、有关联性。
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思考题
如果给出的是原始评分数据，没有给出分数的排名， 怎么进行统计分析？
SPSS菜单命令：
Analyze－> Nonparametric Tests－> k related Samples
Kendall 协同系数检验： H0 ：和谐系数 为0(多个评分者的评分标准是无关的、 或者是随机的，)
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