
发布时间:2021/01/19 10:20:07
IBM SPSS Statistics偏相关分析,是用于变量间可能会有相互影响的情况中。比如,对三个变量进行相关分析,但发现第一、二个变量与第三个变量之间存在着相关关系,在这种情况下,就要将第三个变量的影响剔除后,再分析第一、二个变量的相关关系。
接下来,我们使用一组门店销售数据,演示一下IBM SPSS Statistics的偏相关分析。
一、使用的数据
如图1所示,示例所用数据包含了销售额、客流量、客单价三个变量。本文假设客单价与销售额、客流量有相关关系,并研究在控制客单价线性影响下,销售额与客流量是否存在相关关系。
二、应用偏相关分析
如图2所示,依次单击分析-相关-偏相关选项,打开偏相关分析设置面板。
如图3所示,可以看到,偏向关性分析设置面板包含了变量与控制两个选项。变量指的是用于分析相关关系的变量;而控制则指的是控制其线性影响的变量。
1.选择变量
按照上文所述的研究目的,分别将销售额、客流量添加到变量,将客单价添加到控制。
2.选项设置
接着,打开选项设置面板,勾选统计数值中的“平均值和标准差”以及“零阶相关性”。
控制一个变量的偏相关分析,称为一阶偏相关分析。而“零阶相关性”,即不进行控制变量设置的分析方法,用以对比控制变量设置后的结果。
3.显著性检验设置
由于我们事先没有进行散点图的制作,无法判断数据存在正相关还是负相关,因此,选择“双尾”的显著性检验。
4.结果解读
完成以上设置后,运行检验。
如图7所示,“无”即不进行变量控制的相关性检验,如需出现该部分内容,必须在选项中勾选“零阶相关性”。
从检验结果看到,在不控制客单价的线性影响下,销售量与客流量存在着显著相关性(显著性设置为0.00<0.05);而在控制客单价的线性影响下,销售量与客流量仍存在着显著相关性(显著性设置为0.00<0.05)。
三、小结
综上所述,IBM SPSS Statistics的偏相关分析,可用于控制对其他变量产生线性影响的变量,以求得更准确的变量间相关关系。
在使用偏相关分析时,建议在选项设置中勾选“零阶相关性”,以对比控制影响变量前后的检验结果。
作者:泽洋
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