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第9章 相关分析1. 基本数学原理相关分析研究变量之间联系的紧密程度，相关系数介于-1到1之间，当大于0时为正相关，小于0时为负相关。常用的相关系数用Pearson相关系数表示，另外还可以运用Kendall系数和 Spearman相关系数表示；Pearson相关系数度量两个变量之间的线性相关程度，相关系数前面的符号表示相关关系的符号，其绝对值表示它们之间相关关系的程度，相关系数越大，则相关性越强。变量X和变量Y之间的Pearson相关系数可以表示为： Kendall偏秩相关系数是适用于度量等级变量或者秩变量相关性的一种非参数度量。如果已经知道A变量和B变量是相关的，但是怀疑它们的相关是由于它们共同与C变量相关引起的。使用Kendall偏秩相关系数便可以对这一怀疑进行检验。当C变量不变时，A变量和B变量的偏秩相关系数的计算公式为： 当该值与A变量和B变量的相关系数比较接近时，可以认为不考虑C变量的影响。2. SPSS实现在Analyze主菜单中用鼠标指向Correlate选项，然后在打开的子菜单中单击Bivariate选项，打开如下图形的对话框，在该对话框中设置选项，进行变量之间的相关分析。 Variables:用箭头按钮从左边列表框中将需要分析的变量对应的变量名称转移到该列表框中；Correlation Coefficients方框：在该方框中确定需要计算的系数；Test of Significance方框：确定进行检验的双侧还是单侧。检验的零假设为相关系数为0，即分析的变量之间不具有相关关系。Flag significant correlations核选框：默认时选择此项，即表示在成果中标注检验显著的变量对，并在表的下放添加脚注，注明显著性水平；对于单侧检验，显著性水平为0.05;对于双侧检验，显著性水平为0.01。Options按钮：单击该按钮，打开对话框Bivariate Correla
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