小编教你SPSS的两变量相关/偏相关与距离相关分析有什么不同

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。

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。

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。

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。

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。