利用 SPSS软件析变量间的相关性.docx

利用 SPSS软件分析变量间的相关性孙逸敏(新疆兵团广播电视大学,新疆　乌鲁木齐　830001)　　摘　要:通过描述相关分析的研究意义、概念、分类以及利用 SPSS软件进行变量间相关性分析的举例,说明了利用 SPSS软件分析变量间的相关性,可以使我们了解事物之间的密切程度,并给事物之间的关系做出定性的分析。关键词:相关分析;SPSS软件;二变量过程;相关系数;显著性差异中图分类号:TP3 　　　文献标识码:A 　　　文章编号:1008 —3588(2007)02 - 0120 - 04　　一、引言任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。为了描述这些事物之间的关系,人们用变量来表示事物的数量特征,这些事物之间的关系可以转化为变量之间的关系。通常我们把变量之间的关系归纳为两种类型:函数关系和统计关系。函数关系是一一对应的确定性关系即线性关系,比较容易分析和测量,可是在现实生活中,变量之间的关系往往并不那么简单。比如,职业种类和收入、家庭收入和支出、一个人所受教育程度预期收入、子女身高和父母身高等,它们之间确定存在某种关系,但这些关系却无法像函数那样能够用一个确定的函数公式来描述。这样,一个变量的值不能由另一个变量的值来唯一确定,这种关系叫做统计关系。事物之间的统计关系不像函数关系那样直接,但通过大量数据的观察和研究,可以发现这些变量之间确实存在着某种统计关系,有的关系强,有的关系弱,程度各有差异。那么,如何测度事物间统计关系的强弱程度呢? 相关分析为我们提供了答案。二、什么是相关分析衡量事物之间或称变量之间线性相关程度的强弱,并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析。它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。根据变量之间的不同情况,它分为三类:11 线性相关分析。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来描述。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,则 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,则 r 0 ;而 r = 0表示无线性相关,一般地,| r| 0. 95存在显著性相关;| r| (0. 8 高度相关;0. 5 ? | r| 0. 8中度相关;0. 3 ? | r| 0. 5 低度相关;| r| 0. 3关系极弱,认为不相关。相关系数的计算有三种: Pearson、Spearman和 Kendall。Pearson相关系数:对定距变量的数据进行计算。公式为:r =rni=1(xi- x) (yi- y)rni=1(xi- x)2rni=1(yi- y)2其中,r 为相关系数;x、y分别是变量 x、y的均值; xi、yi分别是变量x、y的第i个观测值。只有正态分布的等隔测度(连续)的变量才使用这种相关分析,它也是 SPSS软件系统默认的相关分析方法。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连续变量的值求秩,在计算其秩分数间的相关系数。021第23卷第2期2007年6月　　　　　　新疆教育学院学报　　　JOURNAL OF XINJ IANG EDUCA TION INSTITU TE　　　Vol. 23 ,No. 2　Jun. 20073[收稿日期] 　2007 - 01 - 05[作者简介] 　孙逸敏(1978 - ) ,女,上海市人,新疆兵团广播电视大学讲师。21 偏相关分析。当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程。①如一个量表中,控制现任职务和现任技术职称两个变量的影响,估计政治面貌与完成科研项目变量之间的相关关系。31 距离相关分析。是对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种测量。它用于同一变量内部各个取值间,以考察其相互接近程度;也可用于变量间,以考察预测值对实际值的拟合优度。通过人工来计算这些复杂的运算比较麻烦,但利用计算机软件来对调查问卷进行相关分析却轻而易举,我们可以使用目前比较常用的 SPSS软件进行相关性分析。上面介绍的三类相关分析的功能集中于 SPSS 软件中“分析”菜单下的“相关分析”子菜单中,它一般包括以下三个过程。●二变量(Bivariate)过程此过程用于进行两个(多个)变量间的参数(非参数)相关分析,如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果。这是“相关分析”子菜单中最为常用的一个过程,我们对它的使用可能占到相关分析的 95 %以上。下面介绍的利用 SPSS软件进行变量的相关性分析也是以该过程为主。