大家好！這里是SPSSAU~

為了幫大家快速度過新手期， 我們整理了一份常見分析方法的流程總結(jié)。

其中包括每種分析方法的分析流程，以及每個(gè)環(huán)節(jié)中可能出現(xiàn)的問題及應(yīng)對(duì)方法。不會(huì)分析的同學(xué)可以按照?qǐng)D中的流程一步步操作，就能得到準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。

本文將介紹的是相關(guān)分析的分析流程，即SPSSAU通用方法中的“相關(guān)”。

為了便于理解，我們先簡(jiǎn)單介紹下相關(guān)分析，然后按照分析流程順序，對(duì)每一步可能會(huì)涉及的問題進(jìn)行簡(jiǎn)要說明。

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相關(guān)分析

使用相關(guān)分析，通常是研究?jī)蓚€(gè)變量的相關(guān)性情況。比如學(xué)習(xí)成績(jī)和聽課質(zhì)量的關(guān)系；員工敬業(yè)度與薪資的關(guān)系等等。

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1.數(shù)據(jù)類型

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相關(guān)分析的適用范圍很廣，理論上講，凡是考察兩個(gè)變量相關(guān)性，都可以叫做相關(guān)分析。

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但依據(jù)習(xí)慣，我們通常說的相關(guān)分析，多指的是兩個(gè)定量數(shù)據(jù)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)分析，這就要求兩個(gè)變量都是定量數(shù)據(jù)，即選項(xiàng)數(shù)字大小要可比較，且有實(shí)際意義。

如果兩個(gè)數(shù)據(jù)均為定類數(shù)據(jù)，則不可以直接用相關(guān)分析，而應(yīng)該使用卡方分析測(cè)量相關(guān)性（準(zhǔn)確說應(yīng)該是差異分析）。

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如果一個(gè)是定類數(shù)據(jù)，一個(gè)是定量數(shù)據(jù)，則應(yīng)該使用方差分析。

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這種誤用常見于分析背景信息題與核心研究題項(xiàng)的相關(guān)情況。

2.正態(tài)性

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相關(guān)分析要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，因此分析前需要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性。

正態(tài)性有多種檢驗(yàn)方法，常見方法如：正態(tài)圖、正態(tài)性檢驗(yàn)、P-P圖/Q-Q圖等。

正態(tài)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)可以查看SPSSAU教程：

由于相關(guān)分析對(duì)正態(tài)性要求比較寬松，即使違反計(jì)算結(jié)果也比較穩(wěn)健，只要數(shù)據(jù)基本滿足正態(tài)即可。如果數(shù)據(jù)完全不正態(tài)，則可以用Spearman相關(guān)系數(shù)。

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3.查看線性趨勢(shì)

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當(dāng)兩個(gè)定量數(shù)據(jù)在散點(diǎn)圖上的散點(diǎn)呈現(xiàn)直線趨勢(shì)時(shí)，就可以認(rèn)為兩者存在直線相關(guān)趨勢(shì)，這也是相關(guān)分析的一個(gè)基本前提。

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例如上圖，當(dāng)X增大時(shí)，可以比較明顯地看出Y會(huì)隨著增大，說明X和Y之間有著正向相關(guān)關(guān)系。如果是負(fù)相關(guān)，散點(diǎn)圖會(huì)呈現(xiàn)隨著一個(gè)變量值的增加，另一個(gè)變量值降低的趨勢(shì)。

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非線性關(guān)系

如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性的趨勢(shì)，可以選擇對(duì)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換），或是使用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。

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4.檢驗(yàn)異常值

相關(guān)分析對(duì)極端值較為敏感，異常值會(huì)影響分析結(jié)果。需要在分析前查看是否存在異常值，保證結(jié)果的可靠性，此步可以和上一步一起通過散點(diǎn)圖查看。

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存在異常值

如果存在極端值，需要在分析前進(jìn)行剔除。使用方法：SPSSAU數(shù)據(jù)處理->異常值。

這是上一步中得到的散點(diǎn)圖，有一個(gè)明顯的離群值，研究者需要根據(jù)情況選擇保留或刪除。建議按照SPSSAU異常值幫助手冊(cè)的說明，對(duì)異常值進(jìn)行處理。

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5.相關(guān)系數(shù)類型

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當(dāng)完成以上步驟且滿足相關(guān)分析的分析條件后，即可進(jìn)行相關(guān)分析。點(diǎn)擊‘通用方法’-‘相關(guān)’。

這時(shí)又出現(xiàn)一個(gè)問題。SPSSAU提供了三種相關(guān)系數(shù)，分別是Pearson、Spearman，Kendall相關(guān)系數(shù)，該選哪一種呢？

多數(shù)情況下，SPSSAU建議使用pearson相關(guān)系數(shù)。如果數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性或不滿足線性關(guān)系，可以考慮使用Spearman相關(guān)系數(shù)。

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Kendall相關(guān)系數(shù)用于判斷兩個(gè)變量的等級(jí)相關(guān)性，是否具有一致性，比如評(píng)委打分，數(shù)據(jù)排名等。關(guān)于三種相關(guān)系數(shù)的比較具體可以查看相關(guān)分析幫助手冊(cè)。

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6.SPSSAU操作

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終于到了分析這一步了。相對(duì)于其他分析軟件，SPSSAU的操作相對(duì)簡(jiǎn)單，將變量從左側(cè)拖拽到分析項(xiàng)處，點(diǎn)擊‘開始相關(guān)分析’即可。

分析項(xiàng)X可選

需要特別強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，相關(guān)分析通常不會(huì)特別區(qū)分哪個(gè)變量是X，哪個(gè)變量是Y。因此分析時(shí)，常常是直接把分析項(xiàng)都放入“分析項(xiàng)Y（定量）”里即可。

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如果有明確的X、Y可以分開放置，兩種放置方法只在表格的展示格式上有區(qū)別，結(jié)果是一樣的。

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指標(biāo)解讀

分析步驟可參考SPSSAU輸出結(jié)果中的“分析建議”及“智能分析”。

需要注意的是相關(guān)系數(shù)代表變量之間的相關(guān)程度，相關(guān)系數(shù)越大，說明相關(guān)程度越緊密。

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P值用于判斷相關(guān)系數(shù)是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，P<0.05即說明變量間有相關(guān)關(guān)系，P值并不代表相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱。

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平均成績(jī)、能力評(píng)分兩個(gè)分析項(xiàng)交叉處的數(shù)字代表相關(guān)系數(shù)，而星號(hào)代表P值。一個(gè)星號(hào)代表P<0.05,兩個(gè)星號(hào)代表P<0.01。如果沒有星號(hào)，則說明P值>0.05。

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7.后續(xù)分析

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相關(guān)分析的結(jié)果并不能代替回歸分析，而相關(guān)分析通常是作為回歸分析的基礎(chǔ)，保證在有相關(guān)性的前提下，才可能有回歸影響關(guān)系。

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因此后續(xù)可以通過回歸分析，進(jìn)一步得到影響關(guān)系和具體的函數(shù)表達(dá)式。

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總結(jié)

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以上就是相關(guān)分析的分析流程梳理。理論上都應(yīng)該按照上述步驟進(jìn)行分析，但在實(shí)際過程中，即使忽略其中的步驟，也能得到穩(wěn)定的結(jié)果。

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因此即使不按照步驟分析，也沒有問題，而對(duì)于沒有分析經(jīng)驗(yàn)的研究者，SPSSAU建議按提供的步驟進(jìn)行分析，才是最保險(xiǎn)的做法。學(xué)不會(huì)的挫敗感。