相關係數
| 命令: | 統計 相關相關係數 |
|---|
相關分析用於考察兩個變數的值是否相互關聯。兩個變數應為隨機樣本，並且（必要時經轉換後）應服從常態分布。
所需輸入
此視窗的輸入方式與摘要統計視窗相同，但這次需要選擇兩個變數。要從變數清單中選擇變數，請按一下下拉按鈕，然後從顯示的清單中選擇變數。接著將游標置於變數 X 欄位中，再次按一下下拉按鈕，從清單中選擇變數。
最後，為了獲得常態分布，可以對一個或兩個變數選擇對數轉換。請參閱對數轉換。
按一下 確定 後，所需的統計量將顯示在結果視窗中。
結果
變數 Y | WEIGHT |
|---|---|
變數 X | LENGTH |
樣本數 | 100 |
|---|---|
相關係數 r | 0.4459 |
顯著水準 | P<0.0001 |
r 的 95% 信賴區間 | 0.2734 至 0.5906 |
  | 散布圖 |
樣本數：資料對的數目
Pearson 相關係數 r 及其 P 值。Pearson 相關係數是介於 -1 和 1 之間的數。一般而言，相關表示兩個變數平均而言在多大程度上共同變化。
如果一個變數增加時另一個變數也增加，則存在正相關，相關係數接近 1。例如，兒童的身高和年齡呈正相關。
如果一個變數增加時另一個變數減少，則存在負相關，相關係數接近 -1。
P 值是在相關係數實際為 0（虛無假設）的情況下得到目前結果的機率。如果該機率小於通常的 5%（P<0.05），則稱相關係數具有統計學顯著性。
但必須注意不要混淆相關與因果。兩個變數相關時，可能存在因果關係，也可能不存在，這種關係也可能是間接的。只有當所研究的變數為這種解釋提供邏輯（生物學）依據時，才能將相關解釋為因果關係。
Pearson 相關係數的 95% 信賴區間（CI）：以 95% 信賴度包含「真實」相關係數的取值範圍。
結果的報告
應報告相關係數（保留兩位小數）、P 值和 95% 信賴區間，以及資料對的數目（樣本數）：相關係數為 0.45（P<0.0001，95% 信賴區間 0.27～0.59）。
兩個變數之間的關係可以很方便地用散布圖以圖形方式表示。
參考文獻
- 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.