Question

请教SPSS相关分析结果怎么看？

有2个问题：Pearson和Spearman有什么区别，两个变量都是定序变量。因为不知道用哪个相关系数，所以都做了分析 1.想知道用哪个相关系数分析比较合适？
本人刚学SPSS，2.不懂怎么看这两个分析的结果，求赐教！

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Answer 1

1，如果两个变量都是连续型，且服从正态分布，则选择pearson皮尔逊相关性分析。
2，如果两个变量有序定序，则选择spearman斯皮尔曼相关性分析，另外，如果连续变量但是不服从正态分布，也选择spearman相关性分析。
3，结果的分析有两步:
@看sig是否＜0.05，＜0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果＞0.05，意味着无关键，分析结束。
@<0.05,意味着有关联，再继续看相关系数，是正相关还是负相关即可。也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上，绝对值高于0.5属于中强相关。
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Answer 2

连续型变量用Pearson相关，，分类变量Spearman相关
结果解释：第一个表看对应的相关系数-0.098，P值0.002，小于0.05，有统计学意义。说明存在弱的负相关。第二个图就是两个变量的均值与标准差。

追问

什么是分类变量呢？（只听过定序、定类、定比、定距变量）。另外用里克特量表做的变量，如不重要、比较不重要、一般、比较重要、重要这样程度的变量，应该属于什么变量呢？

为什么说是弱的负相关呢？有2个星号的话不是表示强相关了吗？（我比较菜鸟，一些初级问题还不大懂，求解）

追答

对，你说的表示程度的是分类变量，，当然还有无序的如糖尿病分I。2类。说弱的相关，是因为看相关系数。只有0.1.一般大于0.7叫较强相关，0.4-0.7中度相关，小于0.3的弱相关。另外是负数，，是负相关。
P值即上面的Sig。。只是说明得到这个相关系数在统计学上是可信的。说明其相关有统计学意义。并不是实际的相关程度

Answer 3

这是一个两个变量之间的相关性分析结果。
使用的参数是Pearson指数。
Pearson correlation是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为 0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话，那就是弱相关。
这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高），如果为负号，则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）。
从Pearson correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。

Sig. （2-tailed）是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig. (2-tailed) =0.018说明在（1-0.018）* 100=98.2%的几率上，上面的Pearson correlation成立。一般而言，sig. <=0.05的情况下，Pearson correlation具有统计学意义。从你的结果来看：
两个变量之间为显著正相关（r = 0.622, p = 0.018）。

N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).是指：
在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

Answer 4

如果两个变量都是连续正态数据，用Pearson即可，根据你最后的图，Pearson相关系数r为-0.07，显著性水平p为0.023，小于0.05，可以算显著负相关（虽然是非常低的相关）。

Answer 5