| 命令： | 统计 相关 性相关系数 |
描述
相关分析用于确定两个变量的值是否相关。这两个变量应该是随机样本，并且应该具有正态分布（可能在变换之后）。
必填项
当您在菜单中选择“相关”时，屏幕上将显示以下框：
必须以类似于汇总统计信息框的方式完成此框，但是现在必须选择2个变量。如果要从变量列表中选择变量，请单击
按钮，然后在显示的列表中选择变量。接下来，将光标移至“变量X”字段，然后再次单击按钮以在列表中选择变量。
最后，您可以为一个或两个变量选择对数变换以获得正态分布。请参阅对数转换。
单击确定后，您将在结果窗口中获取所需的统计信息：
结果
样本量：数据对数n
皮尔逊相关系数r与P值。皮尔逊相关系数是介于-1和1之间的数字。通常，相关表示平均两个变量相应变化的程度。
如果当第二个变量增加时一个变量增加，则存在正相关。在这种情况下，相关系数将接近1。例如，儿童的身高和年龄呈正相关。
如果一个变量在另一个变量增加时减小，则相关系数为负，相关系数将接近-1。
如果相关系数实际上为零（零假设），则P值是您找到当前结果的概率。如果该概率低于常规的5％（P <0.05），则相关系数称为统计显着性。
但是，重要的是不要混淆因果关系。当两个变量相关时，可能存在或可能不存在因果关系，并且该关系可能是间接的。如果所研究的变量为这种解释提供了逻辑（生物学）基础，则只能根据因果关系来解释相关性。
皮尔逊相关系数的95％置信区间（CI）：这是包含95％置信度“真实”相关系数的值范围。
结果介绍
应报告数据对的数量（样本大小），相关系数（小数点后两位），P值和95％置信区间：相关系数为0.45（P <0.0001，95％CI 0.27至0.59）。
文学
- Armitage P，Berry G，Matthews JNS（2002）医学研究中的统计方法。4个编 布莱克韦尔科学。
- Bland M（2000）医学统计学导论，第三版。牛津：牛津大学出版社。
- Altman DG（1991）医学研究的实用统计学。伦敦：查普曼和霍尔。