【精品】6相关分析

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1、许多时候，往往盂要或者只能考察不同现象Z间的相关关系。例如，小学生的学习成绩与年龄、性别、家庭背景等之间的关系。与因果关系研究相对，这种考察不同现象之间相关关系的研究，不需要操纵或严格控制某个或某些现象的变化，而是主要通过观察的方式來进行。例如，通过问卷调查或者访谈，对确定研究对彖采集大量数据，然后进行相关分析。相关关系研究同样要建立在理论、文献综述和/或工作经验的基础上。研究设计的关键在于确定具体详细的研究项目(如问卷的题目)和确保研究对象的代表性。事物Z间的关系是极其复杂的，基于相关关系的统计分析技术也颇为丰富

2、，例如，冋归分析、信度分析、因子分析、聚类分析和多维标度分析等，都是基于相关分析的较为常用的高级统计分析技术。本章主要介绍相关系数和回归分析两个方面的内容。一、相关系数人们用相关系数(coirelationcoefficient)来描写变最之间的相关强度(coirelationstrength),用r表示。相关系数的绝对值在0和1之间。相关系数为零表示变量之间不相关(nocorrelation)；相关系数大于零表示相关变量Z间存在正相关(positivecorrelation)；相关系数小于零，表示相关变量之间存在

3、负相关(negativecorrelation)0一般來说，对于等距离变量使用Pearson相关系数，对于等级变量使用Spearman相关系数。相关系数和平均数、标准差一样，只是一个描述性统计最。借助于SPSS可以对样木作相关统计性检验。因此，报告研究结果的时候，除了相关系数Z外，还需明确报告相关关系的显著性水平。变量之间相关关系的效应大小就是相关系数木身。两个变量相关系数的绝对值越大，说明其相关关系的效应越人。对于不同学科，效应人小可能有不同的等级划分。在认知心理学领域,效应大小的三个等级一般分别为:0.10、0

4、.30和0.50。具体的相关系数是通过对两个其分数两两配对的样木运算得來的，因此，一个样本的大小减1,即，N・l,便是两个对应变量的相关自由度。如果要在0.05显著性水平下达到80%的统计效力，那么，对应上述3个效应大小等级，每个样本计划大小应该分别至少是：783、85和28o【相关分析•例1】在一次期末考试中，甲乙两位教师分别同时批改了共105名学生的英语作文(满分为15分)，分数如表3-1所示。问，两位老师对学生的作文评价是否相关。表3-1甲乙两位教师分别对105个学生作文的评价分数编号教师甲教师乙113132

5、81331010•••105•••811表3-1-1甲乙两位教师分别对105个学生作文评价分数的SPSS表格结构K操作H假设甲乙两位教师的评定分数不相关。造SPSS表格如表3-M所示，保存为bivariateCorrelation1.sav^执行Analyze9Correlate^Bivariate,系统将弹出两变量相关分析主窗口(BiviiriateCorrelations),如图3-1所示。在变量名列表中分别选中/敦师甲和夕劍帀乙，点击bd,把甲和Q帧乙移动到Variables:下的变量列表中，如图3-1-1所

6、示。点击匸匸1图3-1相关分析设置窗口1图3-1-1相关分析设置窗口2K结果与解释』Correlations教师甲教师乙教师甲PearsonCorrelation1.680"Sig.(2-tailed).000N105105教师乙PearsonCorrelation.680"1Sig.(2-tailed).000N105105**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).表Correlations表明，两个大小为N二105的样本的相关系数为0&0,显著性水平

7、(Sig.)为0.000„因此，零假设被推翻，两位教师对其学生作文的评价分数显著相关。K结果报告》Pearson相关分析表明，甲乙两位教师对学生英语作文的评价分数显著相关，匸0.6乩严().()()1。【相关分析•例2]某班有学生45人，半年之内参加了8次英语学习小测验，每个学生的每次测验分数如表3-2所示。任课教师想一次运算就完成对学生各次测验分数之间的相关分析，问，如何用SPSS实现呢?。表3-2某班某学期8次英语小测验的成绩編号测验1测验2测驸3测验4测验5测验6测验7测验816576369152101076

8、97111831()7897了1219••・45••・89999••・9•••8108••・12・••20表3-2-1某班某学期8次英语小测验的成绩的SPSS表格结构K操作U假设学生的8次测验成绩互不相关。造SPSS表格如表3-2-1所示，保存为bivariateCorrelation2.sav0除了以下步骤之外其他操作同上：在变量相关分析主窗口中，把所有拟