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皮尔逊相关性权威发布_皮尔逊相关性分析结果怎么看(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

皮尔逊相关性

SPSS新手教程：皮尔逊相关性分析详解 𐟓Š 皮尔逊双变量相关性分析是实证分析中常用的一种方法，主要用于探究两个变量之间的关联程度。它适用于两个独立的指标或变量，通过测量它们之间的关系强弱来了解它们之间的联系。如果需要进一步探索谁影响谁，还需要进行回归分析。本文将详细讲解如何在SPSS中进行皮尔逊双变量相关性分析。 𐟓ˆ 案例分析：以GDP总值、社会综合生产率和居民人均收入这三个变量为例，我们来看看它们之间的相关性。 𐟔 操作步骤：打开SPSS软件，点击【分析】菜单，选择【相关】，然后点击【双变量】。在弹出的对话框中，将GDP总值、社会综合生产率和居民人均收入这三个变量放入【变量】框中，其他设置保持默认，然后点击“确定”。 𐟓Š 结果解读： SPSS会生成一个多维度表格，主要关注红色和蓝色框中的内容。蓝色框中包含三个指标：皮尔逊相关性：即相关性系数，取值范围在-1到1之间。越接近-1或1，说明两个变量之间的相关性越强；越接近0，说明相关性越弱。显著性p值：一般情况下以0.05为界。p值小于0.05，认为两个变量之间有显著性相关性。个案数：表示参与分析的样本数。如果有缺失值，个案数会小于样本总量。红色框中是整个表格的数字部分，以左上对角线呈镜面对称。例如： GDP总值与社会综合生产率的相关性系数为0.294，显著性p值为0.115，大于0.05，说明两者之间无显著性相关。居民人均收入与GDP总值有显著性相关性（显著性p值为0.002），居民人均收入与社会综合生产率也有显著性相关性（显著性p值为0.000）。 𐟓Š 整理结果： SPSS的原始输出表格并不适合直接放入报告中，需要进行进一步整理。最终结果形式如图5所示。通过以上步骤，你就可以轻松地在SPSS中进行皮尔逊双变量相关性分析，并解读分析结果了。

如何判断你的量表是否靠谱？𐟤” 很多人即使读到硕士博士，还是不清楚自己选用的量表是否能用，结果收集几千份数据后发现信效度几乎没有，甚至还是负的，真是让人两眼一黑！𐟘𑊊那么，如何判断自己的量表能否得到想要的结果呢？以下是一些实用的小技巧： 1️⃣ 首先，要搞清楚量表的来源。如果是来自SCI、CSSCI等核心期刊发表的，并且经过大量样本和严格统计学检验的，可以放心使用。可以去好的期刊或者某些统计学网站上寻找量表。 2️⃣ 如果量表的来源不清楚，千万不要用！比如某些文库或者搜索引擎，即使再符合你的研究内容，也不要轻易使用。 3️⃣ 区分问卷和量表。在硕士博士阶段，除非学校要求不高，否则不建议用纯粹的问卷做调查。因为问卷的选项尺度不统一，没有维度可言，也没有信效度，只能做简单的频率统计、直方图、饼图，再“高大上”一点也只能做卡方检验和二元逻辑回归，结论较少，工作量也不扎实。 4️⃣ 修订后的量表需要经过三次样本的收集与检验。第一次样本收集完成后进行探索性因子分析与项目检验，目的是剔除和总分相关度不高的题目。项目检验一般有两种方法：独立样本t检验和皮尔逊相关性。独立样本t检验是取前27%和后27%的两组样本做独立，剔除掉不显著的题项；皮尔逊相关性则是剔除掉与总分不相关或者高度相关的题目（r＞0.8）。第二次样本用来做验证性因子分析和收敛效度与AVE.CR值。这两个检验都在AMOS中完成。第三次样本则为效标效度，即将修订后的量表与其他可能相关的量表进行相关性检验。如果修订的量表是“生育后悔”，效标效度可以采纳“父母倦怠”、“父母焦虑”和“生活满意度”作为测试量表。 5️⃣ 如果没有适合本论文研究内容的量表，可以移植借鉴相关成熟量表，替换关键词后走修订程序，属于自己开发量表，工作量扎实的情况下论文得分也比较高，盲审也比较容易通过。做到这些步骤，大部分问题都能迎刃而解！𐟒ꀀ

识别“坏”数据的十一大特征（二） 𐟓Š 6. 问卷题目相关性过高：通过皮尔逊相关系数𐟓ˆ来判断问卷题目之间的相关性。正常情况下，中等程度的相关性是理想的𐟎‚如果相关性过强，可能存在多重共线性问题𐟚룀‚ 𐟓Œ 5. 样本不具代表性：研究针对特定群体，需要特定的抽样方式𐟔。例如，研究企业时，如果问卷发放给个人，数据将无效𐟚룀‚ 𐟓 4. 数据重复：如果回收的数据中出现大量重复值𐟔„，如连续的1或5，这些数据需要被剔除𐟗‘️。这些特征可以帮助你识别并剔除“坏”数据，确保数据分析的准确性。

SPSS皮尔逊相关性分析：三步搞定！想要探索两个变量之间是否有相关性？皮尔逊相关性分析来帮你！比如，通过现状调查发现学习动机和学习投入度有显著相关性，那么在后续的策略部分，你就可以通过提升学生的学习动机来提高其学习投入度。以下是SPSS的操作步骤： 𐟓Š 第一步：点击“分析”菜单，选择“相关”，然后点击“双变量”。 𐟓‹ 第二步：将你想要探索的相关变量数据移动到右侧的方框内。你可以参考相关维度的均值计算方法（具体见本合集的第三篇笔记，变量转换部分）。然后勾选对应的选项。 𐟔 第三步：点击“确定”，SPSS会生成一个表格数据。 𐟓ˆ 数据解读：主要关注表格中带颜色的数据。一个星表示p<0.05；两颗星表示p<0.01；带星号的数据表示相关性显著。 𐟔 在本例中，变量1包括维度A、B、C三个维度；变量2包括维度1、2、3三个维度。红框内数据显示，变量1的维度A与变量2的三个维度之间的相关性系数分别是0.875、0.549、0.617，均具有显著相关性（＜0.001）。 𐟓Š 同理，你可以查看蓝框内数据（变量1的维度B与变量2三个维度的相关性），以及绿框内数据（变量1的维度C与变量2三个维度的相关性）。双击表格，将对应数据复制粘贴整理到新的表格中。通过这些步骤，你就可以轻松地进行皮尔逊相关性分析，探索两个变量之间的相关性啦！

科普时间到了因为肝了一天，得出了别克电驱很高效的结论，被迪粉给喷了。这几位迪粉的意见是别克e4、e5的功率太小，因为功率小所以能耗自然低。刻舟求剑思维要不得在油车时代，我们可以很轻易发现动力强劲的车型普遍油耗会更高。主要是因为汽油机的效率分布非常陡峭。普遍在2000-3000转，中高负荷时效率最高。大排量、大功率发动机在日常驾驶时更多会使用低负荷工况，所以热效率会比小排量发动机更低。这个道理在电驱时代已经不太一样了，因为电驱效率分布很平缓。同级别车型、不同功率的电机在日常驾驶中常用工况的效率差异非常小。理论的东西讲完了，再看看实际数据的分析结果。统计学里面有一个描述两种变量相关性的参数叫做“皮尔逊相关性系数”，这个系数越接近1，说明两组数据越正相关。如果越接近-1，说明越负相关。如果皮尔逊相关性系数接近0，就说明完全不相关。通过电子表格可以简单计算皮尔逊相关性系数。计算结果见图1，用来代表驱动效率的参数“限制比例”与“功率”的相关性系数仅为0.25，可以说有那么一点点正相关，但很微弱。包括“限制比例”与“推重比”的相关性也比较小。同时能耗与整备质量的相关性系数高达0.7，更接近1，说明车子重量对能耗的影响更大。为什么距离1还有一段距离，就是因为各家驱动系统的效率差异还挺大的。如果枯燥的系数看着无聊，散点图也有助于大家理解动力和效率的关系其实也不大。图2中的点代表图1中所有车型的功率-限制比例，大家可以看到，这些点的分布非常散乱。看不出明显的分布趋势。我们再看看燃油车同样的系数，“限制比例”与“功率”的相关性就明显大了，达到0.58。说明对于燃油车来说，使用大功率发动机大概率会增加油耗，当然也不是绝对的，同样因为各家发动机技术差异。结论：电驱时代，“增强动力会增加电耗”这句话很不准确。比如图1中动力最强的智己LS6，双电机功率高达579kw，限制比例明显低于230kw的宝马ix1 排名非常靠前的智界R7，365kw的动力与排名靠后的蔚来ES6、比亚迪海狮07很接近，但明显华为电驱的效率远远超越蔚来和比亚迪。 @Gemini-迷你@亚当ahhhh_341统计学告诉我们，电车强劲动力与高效率并不冲突。「新能源汽车」「大v聊车」

如何解读相关性分析结果？𐟓Š 在进行相关性分析时，我们通常会关注两个关键指标：相关系数（r值）和P值。𐟔 1️⃣ 相关系数（r值）：这个值告诉我们两个变量之间关系的强度和方向。它的范围在-1到1之间。接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，而接近0则表示几乎没有关系。 2️⃣ P值：这个值告诉我们观察到的数据是否在预期范围内，还是说这些数据太意外了（即具有统计显著性）。如果P值小于0.05，那么我们就有理由相信相关系数是显著的，也就是说，两个变量之间确实存在某种关系。 𐟓Š 举个例子，假设我们看到一个相关性分析的结果是这样的：皮尔逊相关性：1.903 Sig.（双尾）：0.014 个案数：6 这里，皮尔逊相关性值是1.903，表示两个变量之间有很强的正相关关系。Sig.（双尾）值为0.014，小于0.05，这意味着这种关系是显著的。个案数则是6，表示有6个数据点支持这个结论。 𐟓Œ 所以，当你看到这样的分析结果时，你可以这样理解：两个变量之间存在显著的强正相关关系。接下来，你就可以进一步探索这种关系的实际意义了。

SPSS信效度分析：5步搞定问卷检验 𐟓Š 问卷的信效度分析是确保数据质量的关键步骤。以下是使用SPSS进行信效度分析的详细指南： 1️⃣ 信度分析：将数据导入SPSS。选择“分析”菜单，点击“刻度”，然后选择“可靠性分析”。将量表题目放入项目栏中，包括各维度和总量表。使用默认的克隆巴赫系数。点击统计按钮，勾选删除项后的标度，确定输出结果。 2️⃣ 效度分析：将数据导入SPSS。选择“分析”菜单，点击“降维”，然后选择“因子分析”。选择量表的所有题目。在描述选项中选择KMO和巴特利球形度检验，旋转选项选择最大方差法，选项中选择禁止显示小系数：绝对值如下（A）0.5。确定输出结果。 𐟓ˆ 结果解释：信度检验结果：查看克隆巴赫系数。系数小于0.7表示问卷信度不佳，0.7-0.8之间表示信度一般，0.8-0.9表示信度较好，0.9以上表示信度很好。建议克隆巴赫系数在0.85-0.91之间最佳。效度检验结果：检查KMO值和巴特利特球形检验的显著性。KMO值大于0.7或0.65也是可以接受的，且显著性小于0.05。查看旋转后的成分矩阵，确保每个维度在一列中。最后，测量数据的相关性，即皮尔逊相关性。 𐟓š 信效度检验是问卷数据分析的基础步骤，需要熟练掌握和练习。

SPSS相关性分析：从入门到进阶 𐟓š 相关性分析概述：相关性分析是探讨两个或多个变量之间关系密切程度的统计方法。要进行相关性分析，变量之间必须存在一定的联系或概率。 𐟔 相关性与回归分析：相关分析是回归分析的基础，而回归分析则是相关分析的深入和继续。因此，在进行回归分析之前，先进行相关分析是很重要的。 𐟓Š 相关性系数的解读：相关性系数越接近1，表明变量之间的相关性越强。相关性系数越接近0，表明变量之间的相关性越弱。当相关性系数的绝对值介于0.1~0.3之间时，一般认为变量间存在弱相关。当相关系数的绝对值介于0.3~0.5之间时，一般认为变量间存在中度相关。当相关性系数的绝对值大于0.5时，一般认为变量间存在强相关。 𐟖寸 SPSS操作步骤：打开数据文件：在SPSS中，首先需要打开包含要分析数据的SPSS数据文件。选择变量：确定要对哪些变量进行相关分析，进入“分析”→“相关”→“双变量”菜单。选择两个变量：在弹出的窗口中选择要进行相关分析的两个变量。设置选项：可以选择是否要计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、泰勒斯双变量相关系数以及点二列相关系数，还可以选择输出方式和其他选项。显示结果：点击“确定”按钮开始进行分析，SPSS会输出相关分析的结果，包括相关系数值、P值、置信区间。 𐟒ᠦ示：皮尔逊相关系数是最常用的相关性系数，适用于连续变量之间的线性关系。斯皮尔曼等级相关系数适用于等级数据或有序分类数据。泰勒斯双变量相关系数适用于具有特定假设的数据集。点二列相关系数适用于二分类变量之间的关联性分析。 𐟔砦“作建议：初学者可以先从皮尔逊相关系数开始练习，熟悉后再尝试其他类型的相关性系数。在实际操作中，要注意数据的预处理和清洗，以确保分析结果的准确性。遇到问题时，可以查阅SPSS的帮助文档或寻求专业人士的指导。

SPSS相关分析：轻松掌握数据关系！ 𐟓Š 在数据分析的世界里，相关分析是一种非常强大的工具，它能帮助我们理解两个或多个变量之间的关系强度和方向。无论你是探索数据还是建立回归模型，相关分析都是不可或缺的一步。今天，就让我们一起来学习如何在SPSS中进行相关分析吧！ 𐟑‰ 操作步骤指南 𐟟⠦•𐦍†备：首先，确保你的数据已经准确无误地输入到SPSS中，并且所有变量都没有缺失值，因为缺失值可能会影响相关分析的结果。 𐟔𕠩€‰择相关分析类型： SPSS提供了多种相关系数选项，包括皮尔逊相关（适用于连续变量和正态分布）、斯皮尔曼秩相关（适用于非正态分布数据或等级数据）等。打开SPSS，选择“分析” > “相关” > “双变量”，这将打开相关分析的对话框。 𐟟㠩…置相关分析：在对话框中，将你想要分析的变量添加到变量列表中。选择适合你数据类型和分析需求的相关系数（例如，皮尔逊或斯皮尔曼）。如果需要，选中“双尾”或“单尾”的显著性测试。 𐟟ᠨ🐨ጥˆ†析：点击确定，SPSS将计算所选变量之间的相关系数并提供输出结果。 𐟑‰ 结果解读与论文表述 𐟐› 结果输出：结果输出将包括相关系数（r值）和显著性水平（p值）。r值范围从-1到+1，表示相关关系的强度和方向；p值小于0.05通常被认为统计显著。 𐟐› 论文表述：在撰写论文时，记得要正确处理SPSS的分析结果。以下是几个示例：皮尔逊相关分析："研究结果表明，学生的学习时间与成绩之间存在显著正相关（r=0.62, p<0.001），这表明学习时间越长，学生的成绩越高。" 斯皮尔曼相关分析："分析发现，管理者的领导风格与员工满意度之间存在中度正相关（0.45, p=0.02），说明领导风格越偏向支持型，员工的满意度越高。" 𐟒ᠤ𛥤𘊥𐱦˜SS相关性分析的基本步骤啦！如果你有任何疑问，欢迎留言讨论。更多详细教程请关注我们的主页，记得点赞收藏哦！

SPSS数据分析全攻略：从入门到高级技巧 𐟓Š 描述性统计分析：了解数据的基本特征，如均值、标准差和分布情况。 𐟓Š 信度分析：检验问卷或量表的一致性和可靠性。 𐟓Š 效度分析：验证数据是否真实反映研究目的，包括内容效度和结构效度。 𐟓Š 相关性分析：探索变量之间的关系，如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数。 𐟓Š 差异性分析：比较不同组别之间的差异，如独立样本t检验和方差分析。 𐟓Š 回归分析：研究自变量和因变量之间的关系，包括线性回归、逻辑回归等。

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