第七章-相关分析

分 析
【叉积偏差和协方差】复选框：选中该复选框，表示在结果中呈现叉积偏差矩阵和协方差
分
设置。以下逐一介绍这些选项。
析
① 【相关系数】栏：主要提供了常用的相关分析方法。
【Pearson】复选框：系统默认的相关分析方法，适用于两列变量是连续数据， 且数据都呈正态分布的情况。
【Kendall的tau-b】复选框：计算间断变量的相关，适用于间断变量之间的相关。 值得注意的是，这个Kendall's tau-b仍是计算两列变量的相关，与知识讲解中所 介绍的计算多个评分者的一致性的肯德尔和谐系数是有区别的。
这些变量移入右侧的【变量】列表框，
如图7-3所示。值得注意的是，虽然
是【双变量相关】对话框，但SPSS
允许选择两个以上的变量进行相关分
析，所得到的是这些变量进行两两相
关分析后的结果。
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图7-3 【双变量相关】对话框
第 二、操作方法 七 章
相 关
【双变量相关】对话框中还存在其他一些选项，研究者可以根据需要进行相应的
【Spearman】复选框：适用于数据是等级数据或不是正态分布时的方法。
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第 二、操作方法 七 章
相 关
② 【显著性检验】栏：显著性检验的选项。
分
析
【双侧检验】单选按钮：系统默认的显著性检验，适用于研究者不确定相关方向
（正相关还是负相关）的情况。
【单侧检验】单选按钮：适用于研究者确定相关方向的情况。
钮，在弹出的【双变量相
关性：选项】对话框中进
行 设 置 ， 如 图 7-4 所 示 。
一般情况下可以选择默认
的方式，不进行设置。
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图7-4 【双变量相关性：选项】对话框
第 二、操作方法 七 章
相
在【统计量】栏中，包括两个选项。
关
【均值和标准差】复选框：选中该复选框，表示在结果中呈现每个变量的均值和标准差。
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第 一、相关的基本原理
七
章
首先，从变化方向上，相关可以分为正相关、负相关和零相关。
相
关 分
正相关：两个变量变化的方向一致。当一个变量
析
的数值增大时，另一个变量的数值也随之增大，
反之亦然，如图7-1（a）所示。
负相关：两个变量变化的方向是相反的。当一个
变量的数值增大时，另一个变量的数值反而减小；
相
（二）相关的种类
关
分 析
根据不同的标准，相关可以划分为不同的种类。上述的正相关、负相关和零
相关则是以变化方向为标准进行的分类。此外，根据两列变量的数据特点，可以
分为积差相关、等级相关、质与量相关、品质相关。
积差相关：当两个变量都是正态连续性变量时，两个变量之间的相关称为积差相关。 等级相关：可以分为斯皮尔曼等级相关和肯德尔和谐系数两种。其中，斯皮尔曼等级
相关用于计算以等级次序排列两个变量的相关；肯德尔和谐系数则是计算多个（两个 以上）以等级次序排列的变量间的一致性程度。
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第 一、相关的基本原理 七 章
相
关
来自百度文库
质与量相关：即一个变量为质，一个变量为量的两者间的相关。它包括二列相关、点
分 析
二列相关和多列相关。其中，二列相关适用于一个变量为人为划分的二分变量，另一
就可以知道父母的受教育程度越高，孩子的学习成绩就会越好；学
生的学习动机越强，他们感受到的学习倦怠就会越弱。
值得注意的是，相关系数只能描述两个变量之间的变化方向和
密切程度，并不能揭示二者之间的内在本质联系。此外，相关系数
只是反映了变量之间关系的密切程度，不能直接进行加减乘除。
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第 一、相关的基本原理 七 章
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第 二、操作方法 七 章 相 关 分 析
（1）在SPSS菜单栏中 选 择 【 分 析 】>【 相 关 】 >【 双 变 量 】 菜 单 命 令 ， 如图7-2所示。
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图7-2 双变量相关分析的操作命令
第 二、操作方法 七 章
相
关
分
（2）从左侧列表框中选择要进行
析
相关分析的变量，并单击 按钮，将
（c）
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第 一、相关的基本原理 七 章
相 关
其次，相关系数的数值范围在-1到+1之间，绝对值在0～1之间。
分
相关系数越接近于零，则表示两个变量的线性关联越小；越接近于
析
1，则表示两个变量之间的线性关联越强。
如果在研究报告中看到学生的学习成绩与父母受教育程度相关
系数为0.48，或者学生的成就动机与学习倦怠的相关系数为-0.52，
章节引导 Chapter guidance
第七章 相关分析
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第 一、相关的基本原理 七 章
相
（一）相关的概念
关
分 析
世界上的万事万物都存在着千丝万缕的联系，例如，月相变化与人的心情，
学生的学习动机与成绩等。一般而言，事物或现象之间的关系可以归为两大类：
一类是函数关系，即事物之间存在一一对应的依存关系，例如重力 ，g值约
为9.8 N/kg，当确定了m，那么重力G的大小就确定了。再如，耶基斯-多德森
定律指明动机强度和工作效率之间的关系是倒U形的曲线关系。
另一类是相关关系。与函数关系不同，相关体现的是事物或现象之间不精确、
不稳定的变化关系。事物之间（也用变量来表示）的相关用相关系数来表示，相
关系数体现了变量之间的变化方向和密切程度。
③ 【标记显著性相关】复选框：选中该复选框，则表示在结果输出时在相关系数 旁标上*号，以表示显著性水平。一般而言，没有标*，表示相关系数不显著；标上*， 表示p<0.05；标上**，表示p<0.01。对*的意义的注释也会出现在相关分析结果表 的下方。
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第 二、操作方法 七 章
相
关
分
析
（3）单击【选项】按
当一个变量的数值减小时，另一个变量的数值反
而增大，如图7-1（b）所示。 零相关：两个变量之间不相关。当一个变量的数
值增大时，另一个变量可能无序变化，可能增大，
可能减小，也可能不变，如图7-1（c）所示。
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第 一、相关的基本原理 七 章 相 关 分 析
（a）
（b） 图7-1 正相关、负相关和零相关的散点图 （a）正相关 （b）负相关 （c）零相关
个变量为连续变量；点二列相关适用于一个变量为真正的二分变量，另一个变量为连
续变量；多列相关则适用于两个变量都是连续变量，其中一个变量按不同的质被人为
地划分为多种类别。
品质相关：两个变量都是按质划分为几种类别，表示这两个变量之间的相关称为品质
相关。其中包括了四分相关、列联相关和Φ相关。
在SPSS中，只有积差相关和斯皮尔曼相关的计算程序，本章也只介绍了这两种 相关的计算方法。