SPSS的两变量相关/偏相关与距离相关分析有什么不同？

　　相关分析科学研究的是两个或以上任意变量间的相关关联的分析。与重归分析不同，相关分析偏重于的是变量间的相关特点，但不可以表明变量间可相互依存并开展预测分析，例如吃雪糕与肥胖症之间的相关分析。

　　IBM SPSS Statistics可开展双变量、偏相关性与距离的相关分析。那麼，以上三种相关分析有什么不同？下面，大家根据一些事例详尽解读一下。

　　一、双变量相关

　　双变量相关，说白了，科学研究的是两个变量间的相关关联，例如人流量与销售总额的相关关联。双变量相关可应用散点图或双变量相关分析法开展分析。

　　例如图2所显示的人流量与销售总额的散点图，从数据信息的遍布见到，人流量与销售总额存有着正相关的关联。

　　双变量相关分析检测的是两个变量间相关指数的大小，SPSS中可选用皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关指数开展检测。

　　相关指数r的值坐落于-1与1之间，其肯定者越贴近于1，表明两个变量间的相关性越强。正的相关指数表明变量展现正相关，负的相关指数表明变量展现负相关。

　　从本例的分析結果见到，销售总额与人流量之间存有着强相关关联。

　　二、偏相关

　　偏相关分析，是在变量间存有着共线性的前提条件下应用的。因为共线性危害，变量之间很有可能会展现高宽比相关，这时，就必须 将造成共线性的变量去除出去，做为控制变量。

　　例如，在本例中，将客单量做为控制变量，对销售总额与人流量开展偏相关分析。

　　在零阶偏相关分析（等同于两变量相关分析）中，见到销售总额与人流量存有着强相关关联（相关指数做到0.92）。

　　而在控制客单量的前提条件下，销售总额与人流量的相关指数也是做到0.993，表明相关性十分强。

　　三、距离相关

　　两变量相关与偏相关全是科学研究变量之间的相关关联，但距离相关则有点儿不同，其科学研究的是变量间的相似度，也就是变量之间关联的“亲疏有别”。

　　距离相关可用以科学研究案例或变量间的相似度。在本例中，大家应用SPSS距离分析开展了选购额度、选购总数与浏览页面数的变量分析。

　　从距离分析得到的相似度引流矩阵见到，选购总数与选购额度之间存有着较高的相似度（值越贴近于1，越类似）。

　　四、总结

　　总的来说，SPSS相关分析可开展双变量、偏相关性与距离的相关分析。在其中，SPSS双变量相关科学研究的是两个变量间的相关关联；偏相关分析是在设置控制变量的前提条件下，科学研究两个变量间的相关关联；距离分析科学研究的是变量之间的相似度。