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1、相关系数计算现在学习的是第1页，共10页1.前言 從圖示資料中，雖可概略看出兩變數的關係，但若要進一步衡量此兩變數的關係，則可利用相關係數來估計。SPSS的Correlate功能即是用以計算兩變數的相關係數，並可產生單尾或雙尾的檢定機率，以檢定兩變數的相關係數是否為零的假設。现在学习的是第2页，共10页2.相關係數相關測度值應介於1和1之間。若隨機變數X之較大值傾向與Y之較大值配對，且X之較小值傾向與Y之較小值配對，則其相關測度值應為正值，且若此配對愈密切，則其值應愈趨近於1。若隨機變數X之較大值傾向與Y之較小值配對，且X之較小值傾向與Y之較大值配對，則其相關測度值應為負值，且若此配對愈密切，
2、則其值應愈趨近於1。若隨機變數X之值似乎與Y值隨機配對，則其相關測度值應趨近於0。此時稱兩隨機變數X與Y無關。1423相關係數是一種用以衡量兩配對隨機變數（bivariate random variables）之關係的度量。一般用以度量兩隨機變數X和Y之相關測度（measure of correlation）必須滿足下列的要求 现在学习的是第3页，共10页2.1 皮爾森(Pearson)相關係數相關係數（r）相關程度0.8 以上極高0.6-0.8高0.4-0.6普通0.2-0.4低0.2 以下極低皮爾森樣本相關係數 1皮爾森相關係數（）的檢定虛無假設H0：兩變數X和Y不相關（即相關係數為零，0
3、）對立假設H1：兩變數相關（即相關係數不為零，0）公式：值為：2皮爾森相關係數的意義 3现在学习的是第4页，共10页2.2 斯皮爾曼(Spearmans Rho)等級相關係數斯皮爾曼等級相關係數的檢定A.雙尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數相關（即相關係數不為零）B.正相關單尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數正相關（即相關係數大於零）C.負相關單尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數負相關（即相關係數小於零）2斯皮爾曼等級相關係數（(s)）1簡化式中為现在学习的
4、是第5页，共10页肯特爾相關係數的檢定A.雙尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數相關（即相關係數不為零）B.正相關單尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數正相關（即相關係數大於零）C.負相關單尾檢定 虛無假設H0：兩變數X和Y是不相關（即相關係數為零）對立假設H1：兩變數負相關（即相關係數小於零）22.3 肯特爾(Kendalls Tau)相關係數肯特爾相關係數（）1式中為现在学习的是第6页，共10页3 功能視窗(Bivariate)圖17.3-1Statistics之Correalte選項 圖17.3-2Correalte的功能視窗 现在学习的是第7页，共10页圖17.3-3Correalte選項 现在学习的是第8页，共10页4 範例(Bivariate)圖17.4-1選擇變數 圖17.4-2選擇統計量選項 现在学习的是第9页，共10页 圖17.4-3【範例17.4-1】之結果 圖17.4-4【範例17.4-1】之結果(續)现在学习的是第10页，共10页