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第七章相关分析
第一节BivariateCorrelations过程
7.1.1主要功能
7.1.2实例操作
第二节PartialCorrelations过程
7.2.1主要功能
7.2.2实例操作
第三节DistancesCorrelations过程
7.3.1主要功能
7.3.2实例操作
任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。在医学领域中，身高与体重、
体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的
统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。
值得注意，事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系。但如果事物之间
有因果关系，则两者必然相关。
SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。
第一节Bivariate过程
7.1.1主要功能
调用此过程可对变量进行相关关系的分析，计算有关的统计指标，以判断变量之间相互
关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量，但系统输出的是变量
间两两相关的相关系数。
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7.1.2实例操作
[例7-1]某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（1000ppm）如下，试作发硒与血
硒的相关分析。
编号发硒血硒
17413
26610
38813
46911
59116
6739
7667
89614
9585
107310
7.1.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：发硒为X，血硒为Y，按顺序输入相应数值，建立数据库
（图7.1）。
图7.1原始数据的输入
7.1.2.2统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项，弹出BivariateCorrelation对话框
7.2xyVariables
（图）。在对话框左侧的变量列表中选、，点击?钮使之进入框；再在
CorrelationCoeicients框中选择相关系数的类型，共有三种：Pearson为通常所指的相关系
数（r），Kendell’stau-b为非参数资料的相关系数，Spearman为非正态分布资料的Pearson
相关系数替代值，本例
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