相关系数
| 命令: | 统计 相关相关系数 |
|---|
相关分析用于考察两个变量的值是否相互关联。两个变量应为随机样本，并且（必要时经变换后）应服从正态分布。
所需输入
此窗口的输入方式与汇总统计窗口相同，但这次需要选择两个变量。要从变量列表中选择变量，请单击下拉按钮，然后从显示的列表中选择变量。接着将光标置于变量 X 字段中，再次单击下拉按钮，从列表中选择变量。
最后，为了获得正态分布，可以对一个或两个变量选择对数变换。请参阅对数变换。
单击 确定 后，所需的统计量将显示在结果窗口中。
结果
变量 Y | WEIGHT |
|---|---|
变量 X | LENGTH |
样本量 | 100 |
|---|---|
相关系数r | 0.4459 |
显著性水平 | P<0.0001 |
95%的置信区间（r） | 0.2734至0.5906 |
  | 散点图 |
样本量：数据对的数目
Pearson 相关系数 r 及其 P值。Pearson 相关系数是介于 -1 和 1 之间的数。一般而言，相关表示两个变量平均而言在多大程度上共同变化。
如果一个变量增加时另一个变量也增加，则存在正相关，相关系数接近 1。例如，儿童的身高和年龄呈正相关。
如果一个变量增加时另一个变量减少，则存在负相关，相关系数接近 -1。
P值是在相关系数实际为 0（零假设）的情况下得到当前结果的概率。如果该概率小于通常的 5%（P<0.05），则称相关系数具有统计学显著性。
但必须注意不要混淆相关与因果。两个变量相关时，可能存在因果关系，也可能不存在，这种关系也可能是间接的。只有当所研究的变量为这种解释提供逻辑（生物学）依据时，才能将相关解释为因果关系。
Pearson 相关系数的 95% 置信区间（CI）：以 95% 置信度包含“真实”相关系数的取值范围。
结果的报告
应报告相关系数（保留两位小数）、P值和 95% 置信区间，以及数据对的数目（样本量）：相关系数为 0.45（P<0.0001，95% 置信区间 0.27～0.59）。
两个变量之间的关系可以很方便地用散点图以图形方式表示。
参考文献
- Armitage P, Berry G, Matthews JNS (2002) Statistical methods in medical research. 4th ed. Blackwell Science.
- Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.