SPSS相關性分析

一、相關性概述

相關性是指兩個變量之間的關係，可能是正相關（一個變量增加，另一個變量也增加），也可能是負相關（一個變量增加，另一個變量減少）。相關性分析可以揭示變量之間的關係，為進一步的數據分析和建模提供參考。

在SPSS中，相關性分析可以通過計算Pearson相關係數來衡量兩個變量之間的線性相關性。Pearson相關係數的範圍從-1到+1，其中-1代表完全的負相關，+1代表完全的正相關，0代表沒有線性相關關係。

<!-- SPSS代碼示例 -->
CORRELATIONS
/VARIABLES=var1 var2 var3
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=LISTWISE.

二、相關性檢驗

為了確定兩個變量之間的相關性是否顯著，在SPSS中可以進行統計檢驗。常用的檢驗有t檢驗和顯著性檢驗。t檢驗可以檢驗兩個變量之間的差異是否顯著，顯著性檢驗可以檢驗相關係數是否顯著。

在SPSS中，可以通過計算t值和p值來判斷相關係數的顯著性。如果p值小於設定的顯著性水平（通常為0.05），則可以拒絕零假設，即認為相關係數顯著。

<!-- SPSS代碼示例 -->
T-TEST GROUPS=var1 (1 2) /VARIABLES=var2
/MISSING=ANALYSIS
/CRITERIA=CI(.95).

三、相關性矩陣

當需要同時檢驗多個變量之間的相關性時，可以使用相關性矩陣。相關性矩陣是一個方陣，其中每個單元格表示兩個變量之間的相關係數。可以通過對相關性矩陣進行熱力圖可視化，直觀地展示變量之間的相關性。

在SPSS中，可以通過計算相關性矩陣來實現相關性分析。相關性矩陣可以通過菜單欄的Analyze – Correlate – Bivariate來計算。

<!-- SPSS代碼示例 -->
CORRELATIONS
/VARIABLES=var1 var2 var3
/PRINT=TWOTAIL NOSIG
/MISSING=LISTWISE.

四、局部相關性分析

當目標變量與多個自變量之間存在複雜的非線性關係時，可以使用局部相關性分析。局部相關性分析可以通過計算目標變量和每個自變量之間的局部相關係數來揭示變量之間的關係。對於非線性關係，局部相關性分析通常比全局相關性分析更加準確。

在SPSS中，可以通過菜單欄的Analyze – Regression – Nonlinear來進行局部相關性分析。

<!-- SPSS代碼示例 -->
NLR
/DEPENDENT=var1
/METHOD=LMS
/BACKWARD=NO.

五、總結

SPSS相關性分析提供了多種方法來揭示變量之間的關係。無論是檢驗兩個變量之間的相關性還是探索多個變量之間的關係，SPSS都提供了相應的工具來方便數據分析。