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分享:如何使用SPSS进行等级资料的相关分析

2018.10.20 17:00
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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

  ()两个连续变量的相关分析

  1Pearson相关系数

  最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-11,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。

  2Spearman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。

  ()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:GammaKendalltau-bKendalltau-c等。

  ()无序分类变量的相关分析

  最常用的为卡方检验,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、PhiCramerVLambda系数、不确定系数等。

  ORRR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

  

image.png 


  

image.png 


  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ORRR值。

  (7)McNemar:为配对卡方检验。

  ()“相关过程

  如下图:

  

image.png 

  

image.png 

  可以计算PearsonKendalltau-bSpearman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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