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spss如何做兩個因素相關性分析

圖文更新时间:2024-07-06 21:48:11

問題：Pearson積差相關系數能代表變量間真正的相關關系嗎？

比如身高、體重、肺活量三個變量，兩兩之間的Pearson積差相關系數為：

spss如何做兩個因素相關性分析（揭秘變量間真正的相關關系）1

根據Pearson積差相關系數，身高、體重、肺活量兩兩之間都存在正相關關系。關系圖如下：

spss如何做兩個因素相關性分析（揭秘變量間真正的相關關系）2

那麼：身高越高，肺活量就真的越大嗎？身高升高後，會直接引起肺活量的增大，還是會通過增加體重，間接引起肺活量的增大？

所以：Pearson積差相關系數隻能從表面上反映兩個變量相關的性質，往往不能真實地反映變量之間的線性相關程度，甚至會給人造成相關的假象。

當其他變量被固定住，即将他們控制起來後，給定的任意兩個變量之間的相關系數叫偏相關系數，偏相關系數才是真正反映兩個變量相關關系的統計量。

案例：控制"體重"影響的情況下，探索身高與肺活量的相關關系。

SPSS步驟：1）分析-相關-偏相關

spss如何做兩個因素相關性分析（揭秘變量間真正的相關關系）3

2）"身高"、"肺活量"放入"變量列表"。

"體重"放入"控制"變量列表。

點擊"确定"。查看結果。

spss如何做兩個因素相關性分析（揭秘變量間真正的相關關系）4

3）SPSS結果：

結果的判斷方法和簡單線性相關一緻，當顯著性也就是P≤0.05時，變量間存在線性相關關系；P＞0.05時，變量間不存在線性相關關系。

spss如何做兩個因素相關性分析（揭秘變量間真正的相關關系）5

控制"體重"的情況下，身高與肺活量之間的偏相關系數r=0.569（P＜0.05）。比原來的0.790低了很多。可以認為0.569更加接近身高與肺活量之間真正的相關關系。

注意：計算偏相關系數時，被控制的變量不能随意确定，要有理論依據。

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