有不少小伙伴都想了解相关分析二元相关和一些关于表中的相关系数用什么表示的话题，下面让小编来为大家讲解一下吧
信
刘龙
【宋】建功
乱带尚未黄，东风正劲吹。
飞花被日月遮蔽，不知天上地下有没有清霜。
诗中把柳絮飞花的景象描写得十分形象。借助东风，柳絮狂舞，遮天蔽日，仿佛整个世界都属于天空。如果你成功地捕捉了一个物体的特征并将其个性化，你就创造了一个热情的形象。
34；34岁的新柳树；早春时，柳枝上刚刚萌发新芽时，可以准确识别。首、二句描写东风吹柳枝，第四句用34字嘲讽柳树的愚昧和愚昧。这首诗对柳树的拟人化以及诗人对柳树公然的蔑视和嘲讽，使得这首诗并不是纯粹对大自然中的柳树的口号。《龙与世界》的讽刺对象是那些成功后就发狂的势利小人。物与哲学的结合是深刻的、发人深省的。
双变量相关分析
通过如下图所示的散点可以直观地观察到线性相关性。
在看相关性时，一般用线性相关系数来表示相关性的大小，一般用r来表示，相关系数r是一个无单位的值，其大小为-1lt;=rlt;=1。具有以下特点
右；0为正相关，r<0为负相关
|r|越接近1，表明相关性越好。
大小和系数是有相关性的，但是我们如何看待这个大小呢？一般来说
|r|lt;03不存在线性关系。
03lt;|r|lt;05低线性关系
05lt;|r|lt;08重要的线性关系
|r|gt;08高度线性关系
SPSS提供了三种相应的测试方法，包括Pearson、Kendall和Spearman，各有具体的区别和应用场景。
Pearson用于两个连续变量之间的相关性。条件必须服从正态分布。
KendallKendalltau-b用于反映分类变量的一致性指标，仅当两个变量都是有序类别时才能使用。
Spearman它在两种情况下使用。1不满足皮尔逊相关条件。2两个变量至少有一个排名变量。
SPSS实施双变量相关分析。
例1分析特定地点10名一年级女大学生的胸围cm与肺活量L是否存在线性相关。
1输入数据
在SPSS34中设置两个变量。x代表胸围，y代表肺活量。
2正态性检验
公开分析-描述-探索
正态性检验结果
胸围/活力的P值分布为02/012，均大于005，满足正态分布检验。
3相关测试
开放分析-相关性-双变量
优先
变量用于估计相关系数的变量中，至少有两个变量必须是可选的。
相关系数包括三个选项，皮尔逊相关系数为默认值。
显着性检验如果您知道变量之间是否存在正相关或负相关，则应选择双尾检验单选按钮，否则应选择单尾检验按钮。
显示显着相关性突出显示统计上显着的相关系数，在输出结果中显示plt;005的相关系数，将plt;001的相关系数显示为
统计描述各种统计数据，包括统计输出，例如每个变量的平均值和标准差，以及如何处理缺失值。
4数据结果及说明
数据基本描述
包括平均值、标准差和样本数。
检测结果
如下表所示，相关系数为0504，p=0138，无统计学意义。
5语法
正态性测试EXAMINEVARIABLES=xy/PLOTNPPLOT/STATISTICSDESCRIPTIVES/CINTERVAL95/MISSINGLISTWISE/NOTOTAL相关性测试CORRELATIONS/VARIABLES=xy/PRINT=TWOTAILNOSIG/STATISTICSDESCRIPTIVES/MISSING=PAIRWISE---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
例2某医生采集并测量了95名糖尿病患者的体重指数（BMI）、HOMAR指数、A/L比值等指标，并分析了指标之间的相关性。
1输入数据
SPSS34；设置三个变量体重指数(BMI)、HOMAR指数和A/L比率。
2正态性检验
公开分析-描述-探索
正态性检验结果
从上表可以看出，BMI呈正态分布，而HOMA-R/AL则不是正态分布。
3相关测试
开放分析-相关性-双变量
优先
相关系数斯皮尔曼选择
4数据结果及说明
检测结果
如下表所示，BMI与HOMA-R的相关系数为0252，与AL的相关系数为-032，HOMA-R与AL的相关系数为-0190，与AL的相关系数为-0190。
从相关系数来看，三个相关系数并不大，但从p值来看，它们似乎都具有统计显着性。
5语法
正态性检验EXAMINEVARIABLES=BMIHOMARAL/PLOTNPPLOT/STATISTICSDESCRIPTIVES/CINTERVAL95/MISSINGLISTWISE/NOTOTAL相关性检验NONPARCORR/VARIABLES=BMIHOMARAL/PRINT=SPEARMANTWOTAILNOSIG/MISSING=PAIRWISE----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
实施例3在医院测量72例胃患者的遗传异常和临床分期水平，变量CP代表临床分期，gn代表异常基因数量，分析临床分析与遗传基因数量之间的相关性。做过。
1相关测试
开放分析-相关性-双变量
优先
相关系数我们选择Kendall因为它包含有序分类变量。
2数据结果及说明
检测结果
如下表所示，cp与gn的相关系数为0295，p=0004。
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