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SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

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SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

关键词:卡方检验和相关性分析卡方检验 相关性分析

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Pearson系数低。

(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。

二、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:

SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

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:

SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

SPSS相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验)

 

可以计算Pearson、Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。

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