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1、一、相关分析 1、参数相关分析 Pearson 相关系数，又称积矩相关系数，适用于连续分布或正态分布变量，是最常用的参数 相关分析。 2、非参数相关分析 当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman 或 kendall 相关。Spearman，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据， 适用于连续等级资料；Kendall，等级相关，适合定序变量或不满足正态分布假设的等间隔 数据，适用于合并等级资料； （1）Spearman 相关分析 Spearman 相关系数又称秩相关系数，是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它 是依据两列成对
2、等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”。 它对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资 料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样 本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 它是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统 计方法，适用范围要广些。对于服从 Pearson 相关系数的数据亦可计算 Spearman 相关系数， 但统计效能要低一些。Pearson 相关系数的计算公式可以完全套用 Spearman 相关系数计算 公式，但公式中的 x 和 y 用相应的
3、秩次代替即可。 （2）Kendall 相关分析 肯德尔(Kendall)系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种 方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让 K 个评委（被试）评定 N 件事物， 或 1 个评委（被试）先后 K 次评定 N 件事物。等级评定法每个评价者对 N 件事物排出一 个等级顺序，最小的等级序数为 1 ，最大的为 N，若并列等级时，则平分共同应该占据的 等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据 1，2 名，所以它们的等级应是 1.5, 又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是 1,2.5,2.5,5,5,
4、5,这里 2.5 是 2,3 的平均，5 是 4,5,6 的平均。 它是用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关 的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1 之间，此检验适合于正方形表格； 二、SPSS 参数检验中的均值比较分析 1、使用 MEANS 过程求若干组的描述统计量，目的在于比较，因此必须分组求均值。这是 与 Descriptives 过程不同之处。 2、检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用 One-Sample T Test 单样本 T 检验过程。 3、检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用 Independent
5、 Samples T test （独立样本 t 检验）过程。在检验样本之前，需要进行方差齐次检验。进行方差齐次性检 验使用 F 检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P 值小于 0.05 说明在该水平上否定 原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 4、如果分组样本不独立，用 Paired Sample T test（配对 t 检验） 。 5、如果分组不止两个，应使用 One-Way ANOVO 一元方差分析（用于检验几个独立的组， 是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 6、如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程 Nonparametric test（如卡方检验等） 。 7、如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用 Crosstabs 功能（不是很懂） 。8、当样本值不能为负值时用右侧单边检验。
