转载SPSS学习笔记之相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验一、相关分析方法的选择及指标体系（一）两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1,绝对值越大，说明相 关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。（2）极端值会对结果造成较大的影响（3）两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求，适用范围较 Pearson相关系数广，即使是等级 资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pears o係数低。（二）有序分类变量的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高， 如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。常用的统计量有：Gamma Kendall 的 tau-b、Kendall 的 tau-c 等。（三）无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。 根据卡方值衍 生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中（1）交叉表过程如下图:分忻 直硝妙 團电逅）突用程序也 窃口辿报告卜描述统计剜*尿報均値遛）卜-般绒性模型电） 广叉找性棧型混合機型凶相关）频率旧催延0A棵菊目 譎交文義L.园上匕率迟几 鬲旦P图（円 師W图；回归阻）以上的指标很全面，解释如下:(1) 卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验(2) 相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的 Pearson相关系数和Spearman相关系数。(3) 有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能 用于两变量均为有序分类变量的情况。(4) 名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类 时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有有序”复选框组中的统计量高。(5) Kappa：为内部一致性系数。(6) 风险：给出OR或RR值。(7) McNemar：为配对卡方检验。（二）相关”过程如下图:另折迥直销 圉形期程序窗口世）1T1报告描述绒计表（T）上匕載均値砂 糙媒性撲型） 广咒覩性模型混合膜型Q9相关 回归迟对救找性揍型Q） 神经网第 分类旧吸变量诅）偿相关迟L-距离d可以计算Pearson Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。欢迎下载学习好资料