SPSS的兩變量相關/偏相關與距離相關分析有什么不同？

　　相關分析研究的是兩個或以上隨機變量間的相關關系的分析。與回歸分析不同，相關分析側重的是變量間的相關特性，但不能說明變量間可相互依賴并進行預測，比如吃冰淇淋與肥胖之間的相關分析。

　　IBM SPSS Statistics可進行雙變量、偏相關性與距離的相關分析。那么，以上三種相關分析有什么不同？接下來，我們通過一些例子詳細講解一下。

　　一、雙變量相關

　　雙變量相關，顧名思義，研究的是兩個變量間的相關關系，比如客流量與銷售額的相關關系。雙變量相關可使用散點圖或雙變量相關分析法進行分析。

　　比如圖2所示的客流量與銷售額的散點圖，從數(shù)據(jù)的分布看到，客流量與銷售額存在著正相關的關系。

　　雙變量相關分析檢驗的是兩個變量間相關系數(shù)的大小，SPSS中可采用皮爾遜、肯德爾、斯皮爾曼相關系數(shù)進行檢驗。

　　相關系數(shù)r的值位于-1與1之間，其絕對者越接近于1，說明兩個變量間的相關性越強。正的相關系數(shù)表示變量呈現(xiàn)正相關，負的相關系數(shù)表示變量呈現(xiàn)負相關。

　　從本例的分析結果看到，銷售額與客流量之間存在著強相關關系。

　　二、偏相關

　　偏相關分析，是在變量間存在著共線性的前提下使用的。由于共線性影響，變量之間可能會呈現(xiàn)高度相關，此時，就需要將引起共線性的變量剔除出來，作為控制變量。

　　比如，在本例中，將客單價作為控制變量，對銷售額與客流量進行偏相關分析。

　　在零階偏相關分析（等同兩變量相關分析）中，看到銷售額與客流量存在著強相關關系（相關系數(shù)達到0.92）。

　　而在控制客單價的前提下，銷售額與客流量的相關系數(shù)更是達到0.993，說明相關性非常強。

　　三、距離相關

　　兩變量相關與偏相關都是研究變量之間的相關關系，但距離相關則有點不同，其研究的是變量間的相似性，也就是變量之間關系的“親疏”。

　　距離相關可用于研究個案或變量間的相似性。在本例中，我們運用SPSS距離分析進行了購買金額、購買數(shù)量與瀏覽頁面數(shù)的變量分析。

　　從距離分析得出的相似性矩陣看到，購買數(shù)量與購買金額之間存在著較高的相似性（值越接近于1，越相似）。

　　四、小結

　　綜上所述，SPSS相關分析可進行雙變量、偏相關性與距離的相關分析。其中，SPSS雙變量相關研究的是兩個變量間的相關關系；偏相關分析是在設定控制變量的前提下，研究兩個變量間的相關關系；距離分析研究的是變量之間的相似性。