第九章相关分析-- Correlate菜单详解 (医学统计之星:张文彤) 在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况,有时是希望了解某个变 量对另一个变量的影响强度,有时则是要了解变量间联系的密切程度,前者用下 章将要讲述的回归分析来实现,后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实 现 SPSS的相关分析功能被集中在 Statistics菜单的 Correlate子菜单中,他一般 包括以下三个过程: Bivariate过程此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分 析,如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果。这是 Correlate子菜 单中最为常用的一个过程,实际上我们对他的使用可能占到相关分析的 95%以上。下面的讲述也以该过程为主 Partial过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量 的影响,就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制,输出控制其他变量 影响后的相关系数,这种分析思想和协方差分析非常类似。 Partial过程 就是专门进行偏相关分析的。 Distances过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各 个不同变量间进行距离相关分析,前者可用于检测观测值的接近程度,后 者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非 常少。 §9.1 Bivariate过程 9.1.1界面说明 【 Variables框】 用于选入需要进行相关分析的变量,至少需要选入两个 【 Correlation Coefficients复选框组】 用于选择需要计算的相关分析指标,有: Pearson复选框选择进行积距相关分析,即最常用的参数相关分析 Kendall’stau-b复选框计算 Kendall's等级相关系数 Spearman复选框计算 Spearman相关系数,即最常用的非参数相关分析 (秩相关)
第九章 相关分析――Correlate 菜单详解 （医学统计之星：张文彤） 在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况，有时是希望了解某个变 量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用下 一章将要讲述的回归分析来实现，后者则需要用到本章所要讲述的相关分析实 现。 SPSS 的相关分析功能被集中在 Statistics 菜单的 Correlate 子菜单中，他一般 包括以下三个过程： • Bivariate 过程 此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分 析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是 Correlate 子菜 单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的 95%以上。下面的讲述也以该过程为主。 • Partial 过程 如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量 的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量 影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial 过程 就是专门进行偏相关分析的。 • Distances 过程 调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各 个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后 者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非 常少。 §9.1 Bivariate 过程 9.1.1 界面说明 【Variables 框】 用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。 【Correlation Coefficients 复选框组】 用于选择需要计算的相关分析指标，有： • Pearson 复选框 选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析 • Kendall's tau-b 复选框 计算 Kendall's 等级相关系数 • Spearman 复选框 计算 Spearman 相关系数，即最常用的非参数相关分析 （秩相关）
【 Test of Significance单选框组】 用于确定是进行相关系数的单侧(One- tailed)或双侧(Two- tailed)检验, 般选双侧检验 【 Flag significant correlations】 用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数,一般选中。此时 P<0.05的系数值旁会标记一个星号,P<0.01的则标记两个星号 【 Options钮】 弹出 Options对话框,选择需要计算的描述统计量和统计分析 Statistics复选框组可选的描述统计量。它们是: 1. Means and standard deviations每个变量的均数和标准差 2. Cross- product deviations and covariances各对变量的交叉积和以及 协方差阵 Missing values单选框组定义分析中对缺失值的处理方法,可以是具体 分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录( Exclude cases pairwise), 或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值(无论具体分析的两个变量 是否缺失),则在所有分析中均将该记录去除 Excludes cases listwise) 默认为前者,以充分利用数据 9.1.2分析实例 例9.1请计算SPSS自带的样本数据 judges.sav中意大利( judge)和韩国法官 ( judge2)得分的相关性。 解:由于 judge和 judge2的数据分布不太好,这里同时计算 Pearson相关系数 和 Spearman相关系数。操作如下 这种做法严格说来是有问题的,我这样做主要是想偷懒。 1. Variables框:选入 judge、jdge2 2. Pearson复选框:选中 3. Spearman复选框:选中 4.单击CK钮 9.1.3结果解释
【Test of Significance 单选框组】 用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一 般选双侧检验。 【Flag significant correlations】 用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。此时 P<0.05 的系数值旁会标记一个星号，P<0.01 的则标记两个星号。 【Options 钮】 弹出 Options 对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析： • Statistics 复选框组 可选的描述统计量。它们是： 1. Means and standard deviations 每个变量的均数和标准差 2. Cross-product deviations and covariances 各对变量的交叉积和以及 协方差阵 • Missing Values 单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体 分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclude cases pairwise）， 或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量 是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。 默认为前者，以充分利用数据。 9.1.2 分析实例 例 9.1 请计算 SPSS 自带的样本数据 judges.sav 中意大利(judge1)和韩国法官 (judge2)得分的相关性。 解：由于 judge1 和 judge2 的数据分布不太好，这里同时计算 Pearson 相关系数 和 Spearman 相关系数。操作如下： 这种做法严格说来是有问题的，我这样做主要是想偷懒。 1. Variables 框：选入 judge1、judge2 2. Pearson 复选框：选中 3. Spearman 复选框：选中 4. 单击 OK 钮 9.1.3 结果解释
例9.1的输出结果如下所示: Correlati Correlations South Korea ig(2-tailed) outh Korea Pearson correlation 1000 H: Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) 在上面的结果中,变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每 列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果,共分为三列,分 别是相关系数、P值和样本数。由于这里只分析了两个变量,因此给出的是2*2 的方阵。由上表可见 judged、 judge.2自身的相关系数均为l( of course),而 judge和 judge2的相关系数为0.91,P<0.001,有非常显著的统计学意义。 如果需要得到具体的P值。请进入表格的编辑模式,双击P值所在的单 元格,就可以看到精确的P值大小。 上表的标题内容翻译如下: taly South Korea earson积距相关系数1.000910 Italy值(双侧) 000 样本数 300 /Sou. Pearson积距相关系数,9101.000 值(双侧) Kore 样本数 300 300 Nonparametric Correlations
例 9.1 的输出结果如下所示： Correlations 在上面的结果中，变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每一 列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果，共分为三列，分 别是相关系数、P 值和样本数。由于这里只分析了两个变量，因此给出的是 2*2 的方阵。由上表可见 judge1、judge2 自身的相关系数均为 1（of course），而 judge1 和 judge2 的相关系数为 0.91，P<0.001，有非常显著的统计学意义。 如果需要得到具体的 P 值。请进入表格的编辑模式，双击 P 值所在的单 元格，就可以看到精确的 P 值大小。 上表的标题内容翻译如下： Italy South Korea Italy Pearson 积距相关系数 P 值（双侧） 样本数 1.000 . 300 .910 .000 300 South Korea Pearson 积距相关系数 P 值（双侧） 样本数 .910 .000 300 1.000 . 300 Nonparametric Correlations
Italy South Korea pearman's rho Italy 1000 Sig. (2-tailed) outh Korea Correlation Coefficient 920** Sig. (2-tailed) H: Correlation is significant at the 01 level (2-tailed). 此处的表格内容和上面 Pearson相关系数的结果非常相似,只是表格左侧注明为 Spearman等级相关。可见 judge和 judge2的等级相关系数为0.92,P<0.001, 有非常显著的统计学意义。 9.2 Partial过程 9.2.1界面说明 Variables框】 用于选入需要进行偏相关分析的变量,至少需要选入两个。 【 Controlling for框】 用于选择需要在偏相关分析时进行控制的协变量,如果不选入,则进行的就是普 通的相关分析。 【 Test of Significance单选框组】 意义同前,用于确定是进行相关系数的单侧(One- tailed)或双侧(Two- tailed) 检验,一般选双侧检验 【 Display actual significince level复选框】 用于确定是否在结果中给出确切的P值,一般选中 【 Options钮】 弹出 Options对话框,选择需要计算的描述统计量和统计分析 Statistics复选框组可选的描述统计量。它们是: Means and standard deviations每个变量的均数和标准差
此处的表格内容和上面 Pearson 相关系数的结果非常相似，只是表格左侧注明为 Spearman 等级相关。可见 judge1 和 judge2 的等级相关系数为 0.92，P<0.001， 有非常显著的统计学意义。 9.2 Partial 过程 9.2.1 界面说明 【Variables 框】 用于选入需要进行偏相关分析的变量，至少需要选入两个。 【Controlling for 框】 用于选择需要在偏相关分析时进行控制的协变量，如果不选入，则进行的就是普 通的相关分析。 【Test of Significance 单选框组】 意义同前，用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed） 检验，一般选双侧检验。 【Display actual significince level 复选框】 用于确定是否在结果中给出确切的 P 值，一般选中。 【Options 钮】 弹出 Options 对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析： • Statistics 复选框组 可选的描述统计量。它们是： 1. Means and standard deviations 每个变量的均数和标准差
2.Zero- order correlations给出包括协变量在内所有变量的相关方阵 Missing values单选框组定义分析中对缺失值的处理方法,可以是具体 分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录( Exclude cases pairwise), 或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值(无论具体分析的两个变量 是否缺失),则在所有分析中均将该记录去除 Excludes cases listwise)。 默认为前者,以充分利用数据。 9.2.2结果解释 偏相关分析的结果和普通相关分析几乎完全相同,非常容易看懂,比如说我们要 在排除变量 judge3的影响后计算变量 judge和 judge2的相关性(只是举个例 子而已,这样是没有实际依据的),则结果如下 Partial corr -- PARTIAL CORRELATION COEFFICIENTS Controlling for.. JUDGE3 JUDGE JUDGE JUDGE 1.0000 5632 (0)(297) P=.000 JUDGE2 1.0000 (0) (Co is printed if a coefficient cannot be computed fficient/(D F)/2-tailed Significance 这些结果一目了然,不用再解释了吧,可见当控制了变量 judge3的影响后, judged和 judge2的相关系数值大大降低,但仍然具有统计学意义。 请注意,友好的统计软件界面是会骗人的:偏相关分析和协方差分析一样, 里面蕴涵的统计学知识要远比你用统计软件进行操作时感觉到的内容复杂的多 这些分析都具有严格的适用条件,在进行分析之前需要对数据是否满足条件进行 考察。因此进行这些分析前一定要参考有关书籍,并慎重行事。 9.3 Distances过程
2. Zero-order correlations 给出包括协变量在内所有变量的相关方阵 • Missing Values 单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体 分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclude cases pairwise）， 或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量 是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。 默认为前者，以充分利用数据。 9.2.2 结果解释 偏相关分析的结果和普通相关分析几乎完全相同，非常容易看懂，比如说我们要 在排除变量 judge3 的影响后计算变量 judge1 和 judge2 的相关性（只是举个例 子而已，这样是没有实际依据的），则结果如下： Partial Corr - - - P A R T I A L C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - - - Controlling for.. JUDGE3 JUDGE1 JUDGE2 JUDGE1 1.0000 .5632 ( 0) ( 297) P= . P= .000 JUDGE2 .5632 1.0000 ( 297) ( 0) P= .000 P= . (Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) " . " is printed if a coefficient cannot be computed 这些结果一目了然，不用再解释了吧，可见当控制了变量 judge3 的影响后， judge1 和 judge2 的相关系数值大大降低，但仍然具有统计学意义。 请注意，友好的统计软件界面是会骗人的：偏相关分析和协方差分析一样， 里面蕴涵的统计学知识要远比你用统计软件进行操作时感觉到的内容复杂的多， 这些分析都具有严格的适用条件，在进行分析之前需要对数据是否满足条件进行 考察。因此进行这些分析前一定要参考有关书籍，并慎重行事。 9.3 Distances 过程