spss相关系数
相关分析用于研究两个变量之间的相关关系，其衡量标准为相关系数。相关系数分为两种，分别是pearson相关系数和Spearman相关系数，少数也会使用Kendall系数，在问卷研究中通常使用Pearson相关系数。
相关分析一般是研究定量数据和定量数据的相关性，以及变量之间存在相关性，相关程度是如何的，比如研究身高和体重之间是否有关联等等。
pearson相关系数
pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：
spearman相关系数
Spearman 相关性分析是对两组变量的等级大小作相关性分析，从而得到一个自变量与因变量之间的关系和自变量对因变量的影响强弱。它首先将两组变量的数据按照大小顺序排列，然后用等级代替原始数据，最后计算等级之间的相关性。
设自变量 X 和 Y 的 2 个随机样本为 ( x1 ,y1 ),⋯,( xn ,yn )，将 x1 ,⋯,xn和 y1 ,⋯,yn按升序方式进行排列，则X和Y的spearman秩相关系数为：
Pearson相关系数也叫皮尔逊积矩相关系数，通常用r表示，使用pearson相关系数，数据需要满足：
· 线性
· 正态分布
· 没有异常值
如果不满足条件可以考虑使用spearman相关系数，以及pearson相关系数的计算如下：
Speaman计算公式如下：
针对pearson相关系数不能识别非线性关系以及并且对一个或者几个异常值比较敏感，此时可以使用spearman相关系数进行替代，spearman相关系数有时也被称为级别相关系数或者秩相关系数，该相关系数是根据两个变量的秩进行相关分析，spearman相关系可以用来衡量两个变量之间是否存在单调相关关系。当值为1时说明一个变量随着一个变量单调递增，当值为-1时，说明一个变量随着另一个变量单调递减。
扩展资料
spss软件里面一般是计算出相关系数并且给出相关系数的P值的。相关系数就是越接近于1或者-1就是相关的`。p值的话，p值越小，一般小于0.05（或者要求的严格点的话小于0.01）说明变量之间的相关是显著的，即两个变量之间是显著相关的。
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