分享：如何使用SPSS进行等级资料的相关分析
相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性。如果两个变量具有相同的变化趋势，则可以认为两个变量之间存在一定的关系。相关分析也是常用的医学统计方法，使用SPSS统计软件也操作简单，具体方法步骤如下。
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
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
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
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：
可以计算Pearson、Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。
总之，相关分析是看2个因素之间的相关性，也就是2个因素之间是否有关联;如果计算出来是1，那么2个因素是完全正相关，如果是0，那么说明这2个因素完全不相关，如果是负数，那么说明2个因素是负相关。
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