心理统计SPSS-第六章-相关性研究及其分析过程PPT文件格式下载.ppt

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可见，相关研究是许多深入研究的初始阶段。

公共因子。

第六章第六章相关性研究及其分析过程相关性研究及其分析过程研研究究变变量量的的相相关关关关系系，一一般般要要在在自自然然或或实实验验室室条条件件下下对对一一组组被被试试进进行行观观测测，被被观观测测的的变变量量不不是是在在操操纵纵下下发发生生变变化化，而而是是自然发生变化。

利用相关分析它们之间的变化关系：

自然发生变化。

1相关的方向：

同时增加或减少，或是一增另一则减；

相关的方向：

2相关的形式：

线性或非线性；

相关的形式：

3相关的程度或强度：

相关的程度或强度：

“相随相随”变化的变化的“亲密亲密”程度。

程度。

不不同同种种类类的的相相关关可可以以衡衡量量不不同同类类型型的的关关系系。

迄迄今今为为止止，皮皮尔森相关是最常用的相关关系，通常用字母尔森相关是最常用的相关关系，通常用字母r表示。

表示。

我们还可以用散点图来直观表达两个变量的变化关系我们还可以用散点图来直观表达两个变量的变化关系相相关关分分析析包包括括三三大大类类：

二二元元相相关关分分析析、偏偏相相关关分分析析和和距距离离相相关关分分析析。

其其中中二二元元相相关关分分析析（BivariateBivariateCorr.Corr.）又又可可分分为为连连续续测测量量变变量量间的简单相关分析和离散变量间的相关分析两类。

具体如下图所示：

间的简单相关分析和离散变量间的相关分析两类。

相关分析相关分析偏相关分析偏相关分析PartialCorr.距离相关分析距离相关分析DistanceCorr.样本间距离相关分析样本间距离相关分析变量间距离相关分析变量间距离相关分析二元变量相关分析二元变量相关分析BivariateCorr.相似分析相似分析不相似分析不相似分析连续变量相关分析连续变量相关分析PearsonCorr.等级变量相关分析等级变量相关分析SpearmanCorr.KendallsTau-b二、二元变量相关分析二、二元变量相关分析（BivariateCorr.）二二元元变变量量相相关关分分析析，就就是是直直接接使使用用同同一一样样本本两两个个观观测测系系列列观观测测值值进进行行相相关关分分析析。

如如果果两两个个变变量量都都是是连连续续变变化化的的，则则使使用用积积差差相相关关,即即Pearson简简单单相相关关；

如如果果两两个个变变量量是是离离散散的的等级变量，则计算等级变量，则计算Spearman相关或相关或Kendallstau-b相关。

相关。

在在相相关关系系数数显显著著性性检检验验中中，Pearson相相关关显显著著性性检检验验的的自自由由度度为为df=n-2；

等等级级相相关关接接近近正正态态分分布布，其其显显著著性性检检验验不不需需自自由由度度。

此此外外，需需要要注注意意的的是是：

相相关关研研究究中中，样样本本一一般般要要大大于于30（样本内部同质性越小，样本容量需要越大）。

（样本内部同质性越小，样本容量需要越大）。

1.1.连续变量间的连续变量间的PearsonPearson相关分析过程相关分析过程p163p163AnalyzeCorrelateBivariable在相关系数种类中选择在相关系数种类中选择“Pearson”在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入variable选中选中“flagsignificantcorrelate”选择相关系数显著性的双测检验或单测检验选择相关系数显著性的双测检验或单测检验点击点击ok演示演示12.2.非连续变量间的相关分析过程非连续变量间的相关分析过程p163p163AnalyzeCorrelateBivariable选择选择“Spearson”和和“KendallsTau-b”在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入variable选中选中“flagsignificantcorrelate”选择相关系数显著性的双测检验或单测检验选择相关系数显著性的双测检验或单测检验点击点击ok演示演示2三、偏相关分析三、偏相关分析二二元元相相关关反反映映了了两两个个变变量量间间相相互互作作用用的的关关系系或或共共同同受受到到第第三三变变量量影影响响的的强强弱弱，但但这这种种关关系系未未必必纯纯粹粹。

如如物物理理与与数数学学成成绩绩的的相相关关不不是是纯纯粹粹反反映映物物理理与与数数学学关关系系的的，因因为为物物理理成成绩绩可可能能还还与与语语文文成成绩绩这这一一“第第三三者者”有有关关。

为为了了在在剔剔除除语语文文成成绩绩影影响响的的情情况况下下，找找到到物物理理与与数数学学的的相相关关性性，这这时时就就要要使使用用偏偏相相关关（PartialCorr.）分分析析方方法法以以对对“第第三三者者”施施加加“管管制制”。

在对偏相关进行显著性检验时，其自由度为在对偏相关进行显著性检验时，其自由度为n-3。

一一般般来来说说，简简单单相相关关系系数数和和偏偏相相关关系系数数相相比比，前前者者有有夸夸大或被抑制的成分，后者更符合实际。

大或被抑制的成分，后者更符合实际。

偏相关相关分析过程偏相关相关分析过程p166p166演示演示3AnalyzeCorrelatepartial选择需要控制的变量进选择需要控制的变量进“Controllingfor”在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入在变量表列中选择所有拟参与相关的变量进入variable选中选中“displayactualsignificancelevel”选择相关系数显著性的双测检验或单测检验选择相关系数显著性的双测检验或单测检验点击点击ok四、肯德尔和谐系数相关分析四、肯德尔和谐系数相关分析斯斯皮皮尔尔曼曼等等级级相相关关主主要要适适用用于于两两列列数数据据的的等等级级相相关关；

当当两两个个变变量量的的的的数数据据都都是是等等级级相相关关，例例如如让让10位位评评价价者者对对7名名被被试试的的作作品品进进行行评评价价，如如下下图图（p160），这这种种情情况况下下我我们们就用得着肯德尔和谐系数相关去分析就用得着肯德尔和谐系数相关去分析作品作品评价者评价者1234567891013223443243267767577663555766445441112222112543443356356223111132177765576577肯德尔和谐系数分析过程肯德尔和谐系数分析过程p166p166演示演示4，把上述例题用肯德尔和谐系数分析，把上述例题用肯德尔和谐系数分析AnalyzeNonparametricTestKRelatedSample点击点击testtype中的中的“KendallsW”在变量表列中选择变量进入在变量表列中选择变量进入Testvariable点击点击OK完成肯德尔系数分析完成肯德尔系数分析五、距离相关分析五、距离相关分析距距离离相相关关分分析析就就是是测测量量变变量量之之间间或或个个案案之之间间测测量量的的一一致致性性程程度度。

具具体体地地说说，如如果果变变量量间间或或个个案案间间的的相相似似性性大大或或不不相相似似性性小小，则则说说明明二二者者的的一一致致性性程程度度大大，否否则则二二者者一一致致性性程程度度小小。

比比如如考考察察两两个个人人个个性性特特征征的的相相似似性性程程度度、两两个个班班级级期期末末各各科科考考试试成成绩绩的的一一致致性性、面面试试中中考考官官评评分分的的一一致致性等等，都可以使用距离相关分析来度量。

性等等，都可以使用距离相关分析来度量。

下边我们通过几个具体实例来说明。

根据变量性质的不同，距离相关分析包括三种不同的情况：

等距量表和比率量表测量的变量；

顺序量表测量的变量；

二项等距量表和比率量表测量的变量；

二项选择变量。

在被测量变量的性质不同时，距离的计算方法也有选择变量。

在被测量变量的性质不同时，距离的计算方法也有所不同，具体对应关系是：

所不同，具体对应关系是：

等距量表或比率量表测量：

欧氏距离或欧氏距离平方；

顺序量表或称名量表测量：

卡方统计量；

二项选择变量：

欧氏距离或欧氏距离平方。

例例1，某某公公司司聘聘请请了了5名名心心理理学学家家为为其其进进行行中中层层干干部部招招聘聘考考试试中中的的面面试试，面面试试分分数数记记录录如如下下。

请请问问各各考考官官评评分分的的一一致致性性如如何何?

哪哪位位考考官官的的评评分分可可信信度度小小？

各各考考生生分分数数的的差差异异是是否否明显？

明显？

演示演示5结果一：

考官评分的相似性（一致性）结果一：

考官评分的相似性（一致性）结果一（结果一（PearsonCorr.）显示显示，考官之间一致性从高到低的，考官之间一致性从高到低的顺序是：

考官顺序是：

考官1和考官和考官3、考官、考官1和考官和考官4、考官、考官2和考官和考官4及考官及考官1和考官和考官2、考官、考官3和考官和考官4、考官、考官2和考官和考官3。

考官。

考官5与其他四位考与其他四位考官评分的相似性都很小，其中与考官官评分的相似性都很小，其中与考官1间的相似性接近于间的相似性接近于0、与、与考官考官3间的相似性为间的相似性为-.203，所以考官，所以考官5与考官与考官3的相似性最低。

如的相似性最低。

如果再聘请考官时，一般会考虑不再聘请考官果再聘请考官时，一般会考虑不再聘请考官5。

结果二：

考官评分的不相似性（差异性、距离性）结果二：

考官评分的不相似性（差异性、距离性）结果二（结果二（EuclideanDistance，欧几里德距离，欧几里德距离，简称欧氏距离，简称欧氏距离）显示，考官之间不一致性从低到高的顺序是：

考官显示，考官之间不一致性从低到高的顺序是：

考官1和考官和考官3、考官、考官1和考官和考官4及考官及考官1和考官和考官2、考官、考官2和考官和考官4、考官、考官3和考官和考官4、考官、考官2和考官和考官3。

考官5与其他四位考官评分的不相似性都很大与其他四位考官评分的不相似性都很大，其中与，其中与考官考官3间的不相似性最大间的不相似性最大。

如果再聘请考官时。

如果再聘请考官时，一般会考虑不再聘，一般会考虑不再聘请考官请考官5。

结果三：

考生成绩的相似性（一致性）结果三：

考生成绩的相似性（一致性）结果四：

考生成绩的不相似性（差异性、距离性）结果四：

考生成绩的不相似性（差异性、距离性）五、信度分析五、信度分析信度是评价测量结果的前后一致性，反映了测量受随机误差影响的信度是评价测量结果的前后一致性，