第7章-相关分析 课件 SPSS统计分析案例教程.ppt

SPSS统计分析案例教程*Chapterguidance章节引导第七章相关分析*谢谢观看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9.8N/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。一、相关的基本原理第七章相关分析（一）相关的概念首先，从变化方向上，相关可以分为正相关、负相关和零相关。一、相关的基本原理第七章相关分析正相关：两个变量变化的方向一致。当一个变量的数值增大时，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；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。一、相关的基本原理第七章相关分析（a）（b）（c）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。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，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。一、相关的基本原理第七章相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。一、相关的基本原理第七章相关分析（二）相关的种类积差相关：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。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。一、相关的基本原理第七章相关分析质与量相关：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。二、操作方法第七章相关分析（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。图7-2双变量相关分析的操作命令二、操作方法第七章相关分析（2）从左侧列表框中选择要进行相关分析的变量，并单击按钮，将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。图7-3【双变量相关】对话框二、操作方法第七章相关分析【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设置。以下逐一介绍这些选项。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Kendallstau-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。