关键词：卡方检验和相关性分析、卡方检验 相关性分析
一、相关分析方法的选择及指标体系
（一）两个连续变量的相关分析
1、Pearson相关系数
最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：
（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较大的影响
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数
对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
（二）有序分类变量的相关分析
有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。
（三）无序分类变量的相关分析
最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
分类变量可分为无序变量和有序变量两类。
A、无序分类变量是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。
无序分类又可分为：
1、二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；
2、多项分类，如血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。
对于无序分类变量的分析，应先按类别分组，清点各组的观察单位数，编制分类变量的频数表，所得资料为无序分类资料，亦称计数资料。
B、有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。
如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。对于有序分类变量，应先按等级顺序分组，清点各组的观察单位个数，编制有序变量的频数表，所得资料称为等级资料。
二、SPSS相关操作
SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程
SPSS相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）
SPSS相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）
以上的指标很全面，解释如下：
（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
（2）“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
（5）Kappa：为内部一致性系数。
（6）风险：给出OR或RR值。
（7）McNemar：为配对卡方检验。
（二）“相关”过程
SPSS相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）
SPSS相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）
可以计算Pearson、Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/177973.html原文链接：https://javaforall.net
