4.4、SPSS两变量相关分析—零基础入门教程

SPSS两变量相关分析

一、参数设置

（1）打开数据文件，选择“ 图形” →“ 图形构建器” ，弹出图形构建器对话框，如下图所示，在库标签里单击选中“散点图/点图”选项，

然后从变量列表中分别把“ 马力” 、“价格”变量拖入图形预览区的x轴和y轴，单击确定按钮，输出散点图，如下图所示。观察价格对马力的散点图，可以初步判断两者之间存在一定的正相关性，所以有必要进行下一步的相关分析。

（2）在初步分析后，选择“分析” →“相关” →“双变量” ，弹出“双变量相关性”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    变量列表：将左侧的源变量列表中的变量选入其中。

●    相关系数有3个选项：Person简单相关系数、Spearman等级相关 系数和Kendall   t相关系数。相关系数的值范围为-1（完全负相 关）到+1（完全正相关）,0值表示没有线性关系。

●    显著性检验。

➢   双尾检验：事先不知道是正相关还是负相关，勾选此项。

➢   单尾检验：事先知道相关的方向，勾选此项。

●    标注显著性相关：勾选此项，则输出结果中达到0.05显著性水平时，右上角用“*”表示比较显著；若达到0.01显著性水平时，右上角用“**”表示极显著。

（3）单击按钮，弹出“双变量相关性：选项”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    Statistics。

➢   平均值和标准差：在结果中输出观察值得平均值和标准差。

➢   叉积偏差和协方差：叉积偏差等于均值修正变量的积的总和；协方差是关于两个变量相关性的非标准化度量，值等于叉积偏差除以N-1。

●    缺失值。

➢   按对排除个案：待分析的两个变量中含有缺失值，则剔除这个个案。

➢   按列表排除个案：直接剔除多个含有缺失值的个案。

二、双变量相关分析的SPSS实现

实例一：“data08-01.sav”数据文件是关于一组汽车价格、马力和燃 料效率的资料统计，如下图所示。现要求利用双变量相关分析对价格和马力之间是否存在相关性进行分析。

数据文件：数据文件\Chapter08\data08-01.sav

视频文件：视频文件\Chapter08\双变量相关分析．avi

（1）打开“data08-01.sav”数据文件，选择“分析” →“相关” →“双变 量” ，弹出“双变量相关性”对话框。

（2）在左侧的变量列表中选中“价格”变量和“ 马力”变量，单击按钮，将其选入“变量列表” 。在“相关系数”栏勾选“Pearson” 、“ Spearman”和“Kendall    tau-b” ，在“ 显著性检验”栏中勾选“双尾检验” ，同时勾选“标注显著性相关” 复选框。

（3）单击   按钮，弹出“双变量相关性：选项”对话框。

（4）在“ Statistics”栏中勾选“平均值和标准差”和“叉积偏差和协方差” 复选框，在“缺失值栏中”勾选“按对排除个案”选项。单击按钮返回主对话框。

（5）完成所有设置后，单击退按钮执行命令。

三、双变量相关分析的结果分析

从下表可以看出，价格的平均值为27443.87 ，标准偏差为14437.836 ，马力的平均值为185.40 ，标准偏差为57.103。

从下表可以看出，价格和马力的pearson相关系数为0.843 ，右上角标示“**” ，相伴概率小于0.01 ，表示在0.01的显著性水平上极显著，说明价格和马力呈显著正相关，即马力高的汽车，价格随之增高。

从下表可以看出非参数相关性的结果，斯皮尔曼等级相关系数和 肯德尔tau_b相关系数得出的结论与pearson相关系数一致。

线性相关分析计算的是两个变量间的相关系数，它分析两个变量之间线性相关的程度，但是在实际应用中，往往因为第三个变量，使相关系数不能真正反映那两个指定变量间的线性相关程度，如价格、马力和燃料效率之间的关系，如果使用Pearson相关系数可以得出价格与马力和燃料效率分别存在着较强的线性关系，但是对于相同马力的汽车，是否燃油效率越低，价格就越高呢？答案是不一定。因为价格和马力有线性关系，马力和燃料效率又有线性关系，由此得出的价格和燃料效率之间存在线性关系的结论是不可信的。

偏相关分析能够在研究两个变量的线性关系时，计算偏相关系数， 该系数在控制一个或多个附加变量的效应的同时描述两个变量之间的线性关系，如控制马力，研究价格和燃料效率之间的相关关系。

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