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IBM SPSS Statistics的两变量相关、偏相关与距离相关分析有什么不同

发布时间:2021/07/30

相关分析研究的是两个或以上随机变量间的相关关系的分析。与回归分析不同,相关分析侧重的是变量间的相关特性,但不能说明变量间可相互依赖并进行预测,比如吃冰淇淋与肥胖之间的相关分析。

IBM SPSS Statistics可进行双变量、偏相关性与距离的相关分析。那么,以上三种相关分析有什么不同?接下来,我们通过一些例子详细讲解一下。

图1:相关分析
图1:相关分析

一、双变量相关

双变量相关,顾名思义,研究的是两个变量间的相关关系,比如客流量与销售额的相关关系。双变量相关可使用散点图或双变量相关分析法进行分析。

比如图2所示的客流量与销售额的散点图,从数据的分布看到,客流量与销售额存在着正相关的关系。

图2:散点图

双变量相关分析检验的是两个变量间相关系数的大小,SPSS中可采用皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关系数进行检验。

图3:双变量相关分析
图3:双变量相关分析

相关系数r的值位于-1与1之间,其绝对者越接近于1,说明两个变量间的相关性越强。正的相关系数表示变量呈现正相关,负的相关系数表示变量呈现负相关。

从本例的分析结果看到,销售额与客流量之间存在着强相关关系。

图4:双变量相关性结果
图4:双变量相关性结果

二、偏相关

偏相关分析,是在变量间存在着共线性的前提下使用的。由于共线性影响,变量之间可能会呈现高度相关,此时,就需要将引起共线性的变量剔除出来,作为控制变量。

图5:偏相关分析

比如,在本例中,将客单价作为控制变量,对销售额与客流量进行偏相关分析。

图6:偏相关变量设置
图6:偏相关变量设置

在零阶偏相关分析(等同两变量相关分析)中,看到销售额与客流量存在着强相关关系(相关系数达到0.92)。

而在控制客单价的前提下,销售额与客流量的相关系数更是达到0.993,说明相关性非常强。

图7:偏相关分析结果
图7:偏相关分析结果

三、距离相关

两变量相关与偏相关都是研究变量之间的相关关系,但距离相关则有点不同,其研究的是变量间的相似性,也就是变量之间关系的“亲疏”。

距离相关可用于研究个案或变量间的相似性。在本例中,我们运用SPSS距离分析进行了购买金额、购买数量与浏览页面数的变量分析。

图8:距离相关分析
图8:距离相关分析

从距离分析得出的相似性矩阵看到,购买数量与购买金额之间存在着较高的相似性(值越接近于1,越相似)。

图9:距离相关分析结果
图9:距离相关分析结果

四、小结

综上所述,SPSS相关分析可进行双变量、偏相关性与距离的相关分析。其中,SPSS双变量相关研究的是两个变量间的相关关系;偏相关分析是在设定控制变量的前提下,研究两个变量间的相关关系;距离分析研究的是变量之间的相似性。

如需获取以上分析方法更详细的讲解,可前往IBM SPSS Statistics中文网站搜索浏览。

作者:泽洋

标签:SPSS相关分析

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