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散點(diǎn)圖

在相關(guān)分析之前，一般可使用散點(diǎn)圖觀察數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，即查看X和Y之間的關(guān)系情況。通過觀察散點(diǎn)的分布和走向能夠直觀地發(fā)現(xiàn)變量間的關(guān)系以及強(qiáng)弱程度和數(shù)據(jù)可能的走向。SPSSAU用戶可在“可視化”選擇卡下找到散點(diǎn)圖并進(jìn)行分析。

散點(diǎn)圖經(jīng)常表現(xiàn)為某種特定的形式。比如下圖，可以看出，X增大時(shí)，Y會(huì)明顯的減少，即說明X和Y之間有著負(fù)向相關(guān)關(guān)系。

相關(guān)系數(shù)

相關(guān)分析使用相關(guān)系數(shù)表示分析項(xiàng)之間的關(guān)系；首先判斷是否有關(guān)系，接著判斷關(guān)系為正相關(guān)或者負(fù)相關(guān)(相關(guān)系數(shù)大于0為正相關(guān),反之為負(fù)相關(guān))，也可以像上面一樣，通過散點(diǎn)圖直觀的查看變量的關(guān)系；最后判斷關(guān)系緊密程度。

相關(guān)系數(shù)反應(yīng)了變量之間線性關(guān)系的強(qiáng)弱程度。通過正、負(fù)表示相關(guān)的方向。相關(guān)系數(shù)有兩類，分別是Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)。此兩類系數(shù)均用于描述相關(guān)關(guān)系程度，判斷標(biāo)準(zhǔn)也基本一致，通常絕對(duì)值大于0.7時(shí)認(rèn)為兩變量之間表現(xiàn)出非常強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，絕對(duì)值大于0.4時(shí)認(rèn)為有著強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，絕對(duì)值小于0.2時(shí)相關(guān)關(guān)系較弱。

除此之外，SPSSAU還提供Kendall相關(guān)系數(shù)。三個(gè)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別如下表格：

Pearson相關(guān)系數(shù)是最常用的，也是SPSSAU默認(rèn)的相關(guān)系數(shù)。不過使用時(shí)也有一定的要求，當(dāng)兩變量不符合正態(tài)分布時(shí)，則可以使用Spearman相關(guān)系數(shù)。

無論是Pearson或者Spearman相關(guān)系數(shù)，其實(shí)際依舊是研究相關(guān)關(guān)系，結(jié)論上并不會(huì)有太大區(qū)別；并且數(shù)據(jù)正態(tài)分布通常在理想狀態(tài)下才會(huì)成立。因而現(xiàn)實(shí)研究中使用Pearson相關(guān)系數(shù)的情況占絕大多數(shù)。

Kendall相關(guān)系數(shù)多用于計(jì)算評(píng)分一致性，如評(píng)委打分等。

注意：相關(guān)關(guān)系并不等同于因果關(guān)系，相關(guān)性表示兩變量會(huì)同時(shí)發(fā)生改變，而因果關(guān)系，也就是一個(gè)因素導(dǎo)致另一個(gè)因素發(fā)生變化。