第七章 相关分析
第节 Bivariate Correlations程
711 功
712 实例操作
第二节 Partial Correlations程
721 功
722 实例操作
第三节 Distances Correlations程
731 功
732 实例操作
事物存孤立相互联系相互制约医学领域中身高体重体温脉搏年龄血压等存定联系说明客观事物相互间关系密切程度适统计指标表示出程相关分析
值注意事物间相关定果关系仅伴关系果事物间果关系两者必然相关
SPSS相关分析助Statistics菜单Correlate选项完成
第节 Bivariate程
711 功
调程变量进行相关关系分析计算关统计指标判断变量间相互关系密切程度调该程命令时允许时输入两变量两变量系统输出变量间两两相关相关系数
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712 实例操作
[例71]某区10名健康童头发全血中硒含量（1000ppm）试作发硒血硒相关分析
编号
发硒
血硒
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
74
66
88
69
91
73
66
96
58
73
13
10
13
11
16
9
7
14
5
10
7121 数准备
激活数理窗口定义变量名：发硒X血硒Y序输入相应数值建立数库（图71）
图71 原始数输入
7122 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Bivariate命令项弹出Bivariate Correlation话框（图72）话框左侧变量列表中选xy点击Ø钮进入Variables框Correlation Coefficients框中选择相关系数类型三种：Pearson通常指相关系数（r）Kendell’s taub非参数资料相关系数Spearman非正态分布资料Pearson相关系数代值例选Pearson项Test of Significance框中选相关系数单侧（Onetailed）双侧（Twotailed）检验例选双侧检验
图72 相关分析话框
点击Options钮弹出Bivariate CorrelationOptions话框（图73）选关统计项目例求输出XY均数标准差XY交叉积标准差协方差选Means and standard deviationsCrossproduct deviations and covariances项点击Continue钮返回Bivariate Correlation话框点击OK钮
图73 相关分析统计话框
7123 结果解释：
结果输出窗口中统计数：变量XY例数均数标准差变量XY交叉积例数标准差协方差XY两两应相关系数双侧检验概率例r 08715P 0001
Variable Cases Mean Std Dev
X 10 754000 122945
Y 10 108000 33267
Variables Cases CrossProd Dev VarianceCovar
X Y 10 3208000 356444
X Y
X 10000 8715
( 10) ( 10)
P P 001
Y 8715 10000
( 10) ( 10)
P 001 P
(Coefficient (Cases) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
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第二节 Partial程
721 功
调程变量进行偏相关分析偏相关分析中系统户求两相关变量外某某影响相关变量进行控制输出控制变量影响相关系数
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722 实例操作
[例72]某29名13岁男童身高（cm）体重（kg）肺活量（ml）数表 试该资料作控制体重影响作身高肺活量相关分析
编号
身高（cm）
体重(kg)
肺活量(ml)
编号
身高（cm）
体重(kg)
肺活量(ml)
1
2
3
1351
1399
1636
320
304
462
1750
2000
2750
16
17
18
1530
1476
1575
472
405
433
1750
2000
2250
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1465
1562
1564
1678
1497
1450
1485
1655
1350
1533
1520
1605
335
371
355
415
310
330
372
495
276
410
320
472
2500
2750
2000
2750
1500
2500
2250
3000
1250
2750
1750
2250
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
1551
1605
1430
1494
1608
1590
1582
1500
1445
1546
1565
447
375
315
339
404
385
375
360
347
395
320
2750
2000
1750
2250
2750
2500
2000
1750
2250
2500
1750
7221 数准备
激活数理窗口定义变量名：身高height体重weight肺活量vc序输入相应数值建立数库
7222 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Partial命令项弹出Partial Correlations话框（图74）现欲控制体重影响变量身高肺活量进行偏相关分析话框左侧变量列表中选变量heightvc点击Ø钮进入Variables框选控制变量weight点击Ø钮进入Controlling for框中 Test of Significance框中选双侧检验然点击OK钮
图74 偏相关分析话框
7223 结果解释
结果输出窗口中统计数：控制体重影响身高肺活量相关系数00926检验P 0639身高肺活量线性相关存（果控制体重影响身高肺活量相关系数05884P0001控制情况身高肺活量决定系数 r
2 000857控制身高肺活量决定系数 r2 034621见身高肺活量相关33764体重协作产生）
Controlling for WEIGHT
HEIGHT VC
HEIGHT 10000 0926
( 0) ( 26)
P P 639
VC 0926 10000
( 26) ( 0)
P 639 P
(Coefficient (DF) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
果控制变量改身高结果：体重肺活量相关系数05528检验P 0002体重肺活量线性相关存见肺活量身高体重均关系果仅仅研究中变量肺活量相关关系时体重意义会更
Controlling for HEIGHT
VC WEIGHT
VC 10000 5528
( 0) ( 26)
P P 002
WEIGHT 5528 10000
( 26) ( 0)
P 002 P
(Coefficient (DF) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
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第三节 Distances程
731 功
调程变量部观察单位间数值进行距离相关分析考察相互间接程度变量间进行距离相关分析常考察预测值实际值拟合优度
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732 实例操作
[例73]某医师10份标准血红蛋白样品作三次行检测结果问检测结果否致？
样品号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
第次
第二次
第三次
1236
1240
1218
1214
1220
1222
1231
1228
1235
1232
1225
1221
1212
1222
1210
1228
1234
1225
1224
1231
1220
1241
1230
1246
1233
1222
1236
1217
1224
1211
7321 数准备
激活数理窗口定义变量名：第次测量值HB1第二次测量值HB2第三次测量值HB3输入相应数值完成
7322 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Distance命令项弹出Distance话框（图75）话框左侧变量列表中选变量hb1hb2hb3点击Ø钮进入Variables框Compute Distances框中两选项Between cases表示作变量部观察值间距离相关分析Between variables表示作变量间距离相关分析例中三次行测量结果分置三变量中选择者
图75 距离相关分析话框
Measure栏中两种测距方式：Dissimilarities相似性测距Similarities相似性测距选Dissimilarties点击Measure钮弹出DistanceDissimilarity Measure话框（图76）户根数特征选测距方法：
图76 距离相关中相似性距离测量话框
1计量资料
Euclidean distance：两变量差值方方根距离
Squared Euclidean distance：两变量差值方距离
Chebychev：两变量绝差值值距离
Block：两变量绝差值距离
Minkowski：两变量绝差值p次幂p次根距离
Customized：两变量绝差值p次幂r次根距离
2计数资料
Chisquare measure：χ2值测距
Phisquare measure：ψ2值测距χ2测距值合计频数方根
3二分字符变量
Euclidean distance：二分差方方根0限
Squared Euclidean distance：二分差方0限
Size difference：距离0限
Pattern difference：01级测距
Variance：方差距0限
Lance and Williams：BrayCurtis非等距系数界01间
选Similarties点击Measure钮弹出Distance Similarity Measure话框（图77）户根数特征选测距方法：
图77 距离相关中相似性距离测量话框
1计量资料
Pearson correlation：Pearson相关系数距离
Cosine：变量矢量余弦值距离界1+1间
2二分字符变量
Russell and Rao：二分点积配系数
Simple matching：配数总数例配系数
Jaccard：相似例分子分母中配数非配数予相权重
Dice：Dice配系数分子分母中配数予加倍权重
Rogers and Tanimoto：Rogers and Tanimoto配系数分母配数分子非配数非配数予加倍权重
Sokal and Sneath 1：Sokal and Sneath Ⅰ型配系数分母配数分子非配数配数予加倍权重
Sokal and Sneath 2：Sokal and Sneath Ⅱ型配系数分子分母均非配数分子予加倍权重
Sokal and Sneath 3：Sokal and Sneath Ⅲ型配系数分母配数分子非配数分子分母权重相
Kulczynski 1：Kulczynski Ⅰ型配系数分母总数配数差分子非配数分子分母权重相
Kulczynski 2：Kulczynski均条件概率
Sokal and Sneath 4：Sokal and Sneath 条件概率
Hamann：Hamann概率
Lambda：GoodmanKruskai相似测量λ值
Anderberg＇s D：变量状态预测变量状态
Yule＇s Y：Yule综合系数属2×2四格表列联例函数
Yule＇s Q：GoodmanKruskal γ值属2×2四格表列联例函数
3型变量
Ochiai：Ochiai二分余弦测量
Sokal and Sneath 5：Sokal and Sneath Ⅴ型相似测量
Phi 4 point correlation：Pearson相关系数方值
Dispersion：Dispersion相似测量
时选择数转换形式：
None：作数转换
ZScores：作标准Z分值转换
Range 1 to 1：作1+1间标准化转换
Range 0 to 1：作01间标准化转换
Maximum magnitude of 1：作量值1标准转换
Mean of 1：作均数单位转换
Standard deviation of 1：作标准差单位转换
例选Similarties项Pearson correlation测量距离点击Continue钮返回Distance话框点击OK钮
7323 结果解释
结果输出窗口三次测量结果相关系数矩阵第次测量第二次测量结果r 05734第次测量第三次测量结果r 07309第二次测量第三次测量结果r 00878见两次测量结果致性较差意味着第次恰两次均值该指标作重复测量意义
Data Information
10 unweighted cases accepted
0 cases rejected because of missing value
Correlation measure used
Correlation Similarity Coefficient Matrix
Variable HB1 HB2
HB2 5734
HB3 7309 0878
果变量部观察值间致性进行考核（假定例HB1变量中数标准试样十次行测定）需Distance话框中选Between cases项选Dissimilarities项Euclidean distance测距方法运算结果：
相似性测量系数矩阵中值第五观察值第八观察值间仅02900余值均较更第三观察值第四观察值间仅00100见观察值间相似性差（相似性系数愈接1相似性愈相似性系数愈接0相似性愈差）意味着测定结果致性
Data Information
10 unweighted cases accepted
0 cases rejected because of missing value
Euclidean measure used
Euclidean Dissimilarity Coefficient Matrix
Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9
Case 2 2200
Case 3 0500 1700
Case 4 0400 1800 0100
Case 5 2400 0200 1900 2000
Case 6 0800 1400 0300 0400 1600
Case 7 1200 1000 0700 0800 1200 0400
Case 8 0500 2700 1000 0900 2900 1300 1700
Case 9 0300 1900 0200 0100 2100 0500 0900 0800
Case10 1900 0300 1400 1500 0500 1100 0700 2400 1600
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第七章 相关分析
第节 Bivariate Correlations程
711 功
712 实例操作
第二节 Partial Correlations程
721 功
722 实例操作
第三节 Distances Correlations程
731 功
732 实例操作
事物存孤立相互联系相互制约医学领域中身高体重体温脉搏年龄血压等存定联系说明客观事物相互间关系密切程度适统计指标表示出程相关分析
值注意事物间相关定果关系仅伴关系果事物间果关系两者必然相关
SPSS相关分析助Statistics菜单Correlate选项完成
第节 Bivariate程
711 功
调程变量进行相关关系分析计算关统计指标判断变量间相互关系密切程度调该程命令时允许时输入两变量两变量系统输出变量间两两相关相关系数
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712 实例操作
[例71]某区10名健康童头发全血中硒含量（1000ppm）试作发硒血硒相关分析
编号
发硒
血硒
1
2
3
4
5
6
7
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9
10
74
66
88
69
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73
66
96
58
73
13
10
13
11
16
9
7
14
5
10
7121 数准备
激活数理窗口定义变量名：发硒X血硒Y序输入相应数值建立数库（图71）
图71 原始数输入
7122 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Bivariate命令项弹出Bivariate Correlation话框（图72）话框左侧变量列表中选xy点击Ø钮进入Variables框Correlation Coefficients框中选择相关系数类型三种：Pearson通常指相关系数（r）Kendell’s taub非参数资料相关系数Spearman非正态分布资料Pearson相关系数代值例选Pearson项Test of Significance框中选相关系数单侧（Onetailed）双侧（Twotailed）检验例选双侧检验
图72 相关分析话框
点击Options钮弹出Bivariate CorrelationOptions话框（图73）选关统计项目例求输出XY均数标准差XY交叉积标准差协方差选Means and standard deviationsCrossproduct deviations and covariances项点击Continue钮返回Bivariate Correlation话框点击OK钮
图73 相关分析统计话框
7123 结果解释：
结果输出窗口中统计数：变量XY例数均数标准差变量XY交叉积例数标准差协方差XY两两应相关系数双侧检验概率例r 08715P 0001
Variable Cases Mean Std Dev
X 10 754000 122945
Y 10 108000 33267
Variables Cases CrossProd Dev VarianceCovar
X Y 10 3208000 356444
X Y
X 10000 8715
( 10) ( 10)
P P 001
Y 8715 10000
( 10) ( 10)
P 001 P
(Coefficient (Cases) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
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第二节 Partial程
721 功
调程变量进行偏相关分析偏相关分析中系统户求两相关变量外某某影响相关变量进行控制输出控制变量影响相关系数
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722 实例操作
[例72]某29名13岁男童身高（cm）体重（kg）肺活量（ml）数表 试该资料作控制体重影响作身高肺活量相关分析
编号
身高（cm）
体重(kg)
肺活量(ml)
编号
身高（cm）
体重(kg)
肺活量(ml)
1
2
3
1351
1399
1636
320
304
462
1750
2000
2750
16
17
18
1530
1476
1575
472
405
433
1750
2000
2250
4
5
6
7
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9
10
11
12
13
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1465
1562
1564
1678
1497
1450
1485
1655
1350
1533
1520
1605
335
371
355
415
310
330
372
495
276
410
320
472
2500
2750
2000
2750
1500
2500
2250
3000
1250
2750
1750
2250
19
20
21
22
23
24
25
26
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29
1551
1605
1430
1494
1608
1590
1582
1500
1445
1546
1565
447
375
315
339
404
385
375
360
347
395
320
2750
2000
1750
2250
2750
2500
2000
1750
2250
2500
1750
7221 数准备
激活数理窗口定义变量名：身高height体重weight肺活量vc序输入相应数值建立数库
7222 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Partial命令项弹出Partial Correlations话框（图74）现欲控制体重影响变量身高肺活量进行偏相关分析话框左侧变量列表中选变量heightvc点击Ø钮进入Variables框选控制变量weight点击Ø钮进入Controlling for框中 Test of Significance框中选双侧检验然点击OK钮
图74 偏相关分析话框
7223 结果解释
结果输出窗口中统计数：控制体重影响身高肺活量相关系数00926检验P 0639身高肺活量线性相关存（果控制体重影响身高肺活量相关系数05884P0001控制情况身高肺活量决定系数 r
2 000857控制身高肺活量决定系数 r2 034621见身高肺活量相关33764体重协作产生）
Controlling for WEIGHT
HEIGHT VC
HEIGHT 10000 0926
( 0) ( 26)
P P 639
VC 0926 10000
( 26) ( 0)
P 639 P
(Coefficient (DF) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
果控制变量改身高结果：体重肺活量相关系数05528检验P 0002体重肺活量线性相关存见肺活量身高体重均关系果仅仅研究中变量肺活量相关关系时体重意义会更
Controlling for HEIGHT
VC WEIGHT
VC 10000 5528
( 0) ( 26)
P P 002
WEIGHT 5528 10000
( 26) ( 0)
P 002 P
(Coefficient (DF) 2tailed Significance)
is printed if a coefficient cannot be computed
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第三节 Distances程
731 功
调程变量部观察单位间数值进行距离相关分析考察相互间接程度变量间进行距离相关分析常考察预测值实际值拟合优度
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732 实例操作
[例73]某医师10份标准血红蛋白样品作三次行检测结果问检测结果否致？
样品号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
第次
第二次
第三次
1236
1240
1218
1214
1220
1222
1231
1228
1235
1232
1225
1221
1212
1222
1210
1228
1234
1225
1224
1231
1220
1241
1230
1246
1233
1222
1236
1217
1224
1211
7321 数准备
激活数理窗口定义变量名：第次测量值HB1第二次测量值HB2第三次测量值HB3输入相应数值完成
7322 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中Distance命令项弹出Distance话框（图75）话框左侧变量列表中选变量hb1hb2hb3点击Ø钮进入Variables框Compute Distances框中两选项Between cases表示作变量部观察值间距离相关分析Between variables表示作变量间距离相关分析例中三次行测量结果分置三变量中选择者
图75 距离相关分析话框
Measure栏中两种测距方式：Dissimilarities相似性测距Similarities相似性测距选Dissimilarties点击Measure钮弹出DistanceDissimilarity Measure话框（图76）户根数特征选测距方法：
图76 距离相关中相似性距离测量话框
1计量资料
Euclidean distance：两变量差值方方根距离
Squared Euclidean distance：两变量差值方距离
Chebychev：两变量绝差值值距离
Block：两变量绝差值距离
Minkowski：两变量绝差值p次幂p次根距离
Customized：两变量绝差值p次幂r次根距离
2计数资料
Chisquare measure：χ2值测距
Phisquare measure：ψ2值测距χ2测距值合计频数方根
3二分字符变量
Euclidean distance：二分差方方根0限
Squared Euclidean distance：二分差方0限
Size difference：距离0限
Pattern difference：01级测距
Variance：方差距0限
Lance and Williams：BrayCurtis非等距系数界01间
选Similarties点击Measure钮弹出Distance Similarity Measure话框（图77）户根数特征选测距方法：
图77 距离相关中相似性距离测量话框
1计量资料
Pearson correlation：Pearson相关系数距离
Cosine：变量矢量余弦值距离界1+1间
2二分字符变量
Russell and Rao：二分点积配系数
Simple matching：配数总数例配系数
Jaccard：相似例分子分母中配数非配数予相权重
Dice：Dice配系数分子分母中配数予加倍权重
Rogers and Tanimoto：Rogers and Tanimoto配系数分母配数分子非配数非配数予加倍权重
Sokal and Sneath 1：Sokal and Sneath Ⅰ型配系数分母配数分子非配数配数予加倍权重
Sokal and Sneath 2：Sokal and Sneath Ⅱ型配系数分子分母均非配数分子予加倍权重
Sokal and Sneath 3：Sokal and Sneath Ⅲ型配系数分母配数分子非配数分子分母权重相
Kulczynski 1：Kulczynski Ⅰ型配系数分母总数配数差分子非配数分子分母权重相
Kulczynski 2：Kulczynski均条件概率
Sokal and Sneath 4：Sokal and Sneath 条件概率
Hamann：Hamann概率
Lambda：GoodmanKruskai相似测量λ值
Anderberg＇s D：变量状态预测变量状态
Yule＇s Y：Yule综合系数属2×2四格表列联例函数
Yule＇s Q：GoodmanKruskal γ值属2×2四格表列联例函数
3型变量
Ochiai：Ochiai二分余弦测量
Sokal and Sneath 5：Sokal and Sneath Ⅴ型相似测量
Phi 4 point correlation：Pearson相关系数方值
Dispersion：Dispersion相似测量
时选择数转换形式：
None：作数转换
ZScores：作标准Z分值转换
Range 1 to 1：作1+1间标准化转换
Range 0 to 1：作01间标准化转换
Maximum magnitude of 1：作量值1标准转换
Mean of 1：作均数单位转换
Standard deviation of 1：作标准差单位转换
例选Similarties项Pearson correlation测量距离点击Continue钮返回Distance话框点击OK钮
7323 结果解释
结果输出窗口三次测量结果相关系数矩阵第次测量第二次测量结果r 05734第次测量第三次测量结果r 07309第二次测量第三次测量结果r 00878见两次测量结果致性较差意味着第次恰两次均值该指标作重复测量意义
Data Information
10 unweighted cases accepted
0 cases rejected because of missing value
Correlation measure used
Correlation Similarity Coefficient Matrix
Variable HB1 HB2
HB2 5734
HB3 7309 0878
果变量部观察值间致性进行考核（假定例HB1变量中数标准试样十次行测定）需Distance话框中选Between cases项选Dissimilarities项Euclidean distance测距方法运算结果：
相似性测量系数矩阵中值第五观察值第八观察值间仅02900余值均较更第三观察值第四观察值间仅00100见观察值间相似性差（相似性系数愈接1相似性愈相似性系数愈接0相似性愈差）意味着测定结果致性
Data Information
10 unweighted cases accepted
0 cases rejected because of missing value
Euclidean measure used
Euclidean Dissimilarity Coefficient Matrix
Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9
Case 2 2200
Case 3 0500 1700
Case 4 0400 1800 0100
Case 5 2400 0200 1900 2000
Case 6 0800 1400 0300 0400 1600
Case 7 1200 1000 0700 0800 1200 0400
Case 8 0500 2700 1000 0900 2900 1300 1700
Case 9 0300 1900 0200 0100 2100 0500 0900 0800
Case10 1900 0300 1400 1500 0500 1100 0700 2400 1600
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