SPSS做相关分析，通过了显著性检验，但相关系数低，怎么解释？ - 知乎130被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="8分享邀请回答3224 条评论分享收藏感谢收起3311 条评论分享收藏感谢收起同步各端记录
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如何用spss做相关系数分析？
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如何用spss做相关系数分析？
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使用FLASH播放器SPSS分析技术：Pearson相关、Spearman相关及Kendall相关
通过文章（点击蓝字即可回顾阅读）：技术：数据关联性分析综述，我们知道数据的关联性分析可以分为两个大类：相关性分析和回归分析。根据数据种类的不同（定距、定序和定类），它们又有不同的分析方法。可以通过下面的思维导图帮助记忆：
常用的相关性分析包括：皮尔逊（Pearson）相关、斯皮尔曼（Spearman）相关、肯德尔（Kendall）相关和偏相关。下面介绍前三种相关分析技术，并用实际案例说明如何用SPSS使用这三种相关性分析技术。三种相关性检验技术，Pearson相关性的精确度最高，但对原始数据的要求最高。Spearman等级相关和Kendall一致性相关的使用范围更广，但精确度较差。
Pearson相关
皮尔逊相关是利用相关系数来判定数据之间的线性相关性，相关系数r的公式如下：
正态分布的定距变量；
两个数据序列的数据要一一对应，等间距等比例。数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
在皮尔逊相关性分析中，能够得到两个数值：相关系数（r）和检验概率（Sig.）。对于相关系数r，有以下判定惯例：当r的绝对值大于0.6，表示高度相关；在0.4到0.6之间，表示相关；小于0.4，表示不相关。r大于0，表示正相关；r小于0，表示负相关。虽然相关系数能够判别数据的相关性，但是还是要结合检验概率和实际情况进行判定，当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
Spearman相关
当定距数据不满足正态分布，不能使用皮尔逊相关分析，这时，可以在相关分析中引入秩分，借助秩分实现相关性检验，即先分别计算两个序列的秩分，然后以秩分值代替原始数据，代入到皮尔逊相关系数公式中，得到斯皮尔曼相关系数公式：
不明分布类型的定距数据；
两个数据序列的数据一一对应，等间距等比例。数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
在斯皮尔曼相关性分析中，也能够得到相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
Kendall相关
当既不满足正态分布，也不是等间距的定距数据，而是不明分布的定序数据时，不能使用Pearson相关和Spearman相关。此时，在相关分析中引入“一致对”的概念，借助“一致对”在“总对数”中的比例分析其相关性水平。Kendall相关系数计算公式如下：
Kendall相关实质上是基于查看序列中有多少个顺序一致的对子的这个思路来判断数据的相关性水平。在Kendall相关性检验中，其核心思想是检验两个序列的秩分是否一致增减。因此，统计两序列中的“一致对”和“非一致对”的数量就非常重要。下面举例说明Kendall相关系数的计算过程：
假设有两个数据序列A和B的秩分序列分别是{2,4,3,5,1}，{3,4,1,5,2}，即相对应的秩对为(2,3)(4,4)(3,1)(5,5)(1,2)。在按照A的秩分排序后，得到新的秩对(1,2)(2,3)(3,1)(4,4)(5,5)，此时B的秩分序列变成了{2,3,1,4,5}。在这种情况下，针对第一个B值2，后面有3,4,5比它大，有1比它小，所以一致对为3，非一致对为1；第二个数字3，有4,5比它大，有1比它小，所以一致对为2，非一致对为1；依次类推，总共有8个一致对，2个非一致对。即Nc=8，Nd=2。
适用于不明分布的定序数据；
Pearson相关适用于正态分布定距数据；Spearman相关适用于不明分布定距数据；Kendall相关适用于不明分布定序数据。
在肯德尔相关性分析中，能够得到两个数值：相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
现在有一份《学生成绩数据》，如下图所示。请其中的语文、数学、英语、历史、地理成绩之间的相关性。
观察图中数据可知，需要分析的数据都是定距数据，而且它们来自同一组样本（同一批学生）的多次多视角测试（不同学科考试），可以使用Pearson相关分析和Spearman相关分析。先对原始数据进行正态分布检验，对于满足正态分布检验的变量使用Pearson相关性分析，不满足正态分布检验的变量则使用Spearman等级相关检验。
1、利用【分析】-【非参数检验】-【旧对话框】-【1样本K-S】命令对语文、数学、英语、历史和地理成绩进行正态分布检验。
2、利用【分析】-【相关】-【双变量】命令，在相关系数中选择【Pearson】，对语文、数学、英语和地理成绩进行Pearson相关性检验。
3、利用【分析】-【相关】-【双变量】命令，在相关系数中选择【Spearman】，对历史、语文、数学、英语和地理成绩进行Spearman相关性检验。
1、正态性检验结果；
发现除历史以外，其它数据变量的检验概率都大于0.05，都符合正态分布。
2、在皮尔逊相关分析中，语文、数学、英语和地理成绩之间的所有检验概率都大于0.05，说明它们之间都不存在相关性；同时，皮尔逊相关系数都小于0.4，也证明了它们之间没有相关性。
3、在斯皮尔曼相关中，历史、语文、数学、英语和地理之间的检验概率除了地理和语文之间小于0.05以外，其它都大于0.05。但这不能说明地理与语文成绩之间存在相关性。观察它们的相关系数为0.263，这说明它们之间也不存在相关性。在确定变量之间相关性时，应该结合检验概率与相关系数进行分析。不能只看其中一个数值就确定变量之间的相关性。
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百度经验:jingyan.baidu.com简介相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。方法步骤选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。注意事项相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。作者声明：本篇经验系本人依照真实经历原创，未经许可，谢绝转载。投票(98)已投票(98)有得(0)我有疑问(0)◆◆说说为什么给这篇经验投票吧！我为什么投票...你还可以输入500字◆◆只有签约作者及以上等级才可发有得&你还可以输入1000字◆◆如对这篇经验有疑问，可反馈给作者，经验作者会尽力为您解决！你还可以输入500字相关经验012100热门杂志第1期作文书写技巧945次分享第12期祝你好“孕”492次分享第1期当我们有了孩子338次分享第1期新学期 新气象169次分享第1期孕妇饮食指导564次分享◆请扫描分享到朋友圈苹果/安卓/wp
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求助：我现在是有两个变量，每个变量各有5各维度，每个维度有3个问题构成的，请问我该如何用spss做这两各变量的相关性分析（形式如图片所示），在spss中数据导入要注意哪些问题，临时研究需要，希望能较详细解答，谢谢！！！
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每个维度有三个问题，首先应该将同一个维度的三个问题数量因子化，先使每个维度有个综合数量表示，也就是降维。然后你说要研究变量A与变量B的相关性影响，我觉得可以有两种方法。方法一：你再取一个方法，给每个变量中的众维度加权得出一个新数据，然后验证A与B的相关性，这时有很多方法啦。如果你的每一维度数据有多期则这种方法比较可行也较简便，但加权的准确性你自己要把握。方法二：你在SPSS中把两变量的所有维度编号1~10（A1 ...
每个维度有三个问题，首先应该将同一个维度的三个问题数量因子化，先使每个维度有个综合数量表示，也就是降维。然后你说要研究变量A与变量B的相关性影响，我觉得可以有两种方法。方法一：你再取一个方法，给每个变量中的众维度加权得出一个新数据，然后验证A与B的相关性，这时有很多方法啦。如果你的每一维度数据有多期则这种方法比较可行也较简便，但加权的准确性你自己要把握。方法二：你在SPSS中把两变量的所有维度编号1~10（A1~5；B6~10）然后用皮尔森（连续数据时）或斯皮尔曼（不要求连续数据）做相关矩阵，你可以得到他们的相关系数。这种方法在你每个维度只有一期数据时比较好用。
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楼主，我不太明白你想要干什么，如果只是求两个变量的相关，那直接将每个问卷中a变量和b变量的的5个维度合并（均值或和）然后求相关就可以了啊。
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农夫彡拳。 发表于
楼主，我不太明白你想要干什么，如果只是求两个变量的相关，那直接将每个问卷中a变量和b变量的的5个维度合并 ...我就是想求A的5个维度分别于B的5个维度之间的相关性。直接将每个维度的5个问题求均值？那不是直接表明每个问题与相应维度之间就死简单的线性关系么？
yumofei 发表于
我就是想求A的5个维度分别于B的5个维度之间的相关性。直接将每个维度的5个问题求均值？那不是直接表明每个 ...spss也只能这么操作了，你可以用amos来获取更多的信息
你是要求的是协方差矩阵吗？如果是，可在分析-度量-可靠性-statics输出协方差，在降维-因子分析-抽取里也可以选择输出协方差矩阵。
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农夫彡拳。 发表于
spss也只能这么操作了，你可以用amos来获取更多的信息O(∩_∩)O谢谢，我打算用AMOS试试了，也打算用因子分析降维，时间来得及的话。
likin 发表于
每个维度有三个问题，首先应该将同一个维度的三个问题数量因子化，先使每个维度有个综合数量表示，也就是降 ...脑袋钝色了那么会，O(∩_∩)O谢谢
谢谢热心的回复，论坛币我就给目前论坛币较少的那位好心的坛友，我会把今天能用的评分都花了
楼主我有个很无知的问题想问，就是
对整个调查问卷进行降温的因子分析
只对某个变量的量表进行的因子分析
这两者的区别是什么？
盼回复！谢谢！
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