数据分析有什么做相关性分析的方法？

Question

如题所述

Answer 1

在数据分析过程中，相关性分析是评估两个变量关联程度的常用方法。

比如，小学老师可以通过相关性分析了解学生成绩与努力程度之间的关系，企业管理人员也可以通过此方法探究员工工作年限与收入水平的关系。

相关性分析需要两个连续变量，不适用于性别、职业等二分或多分类变量。

常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关和斯皮尔曼相关。这两者都基于线性相关性假设。相关系数绝对值越接近1，说明两个变量相关性越强。

对于非线性关系，可以使用曲线估计方法进行分析，如经济学中的库兹涅茨倒U型假说。

以下将以SPSS软件为例，介绍如何实现皮尔逊相关和曲线估计。

一、皮尔逊相关或斯皮尔曼相关

以身高与体重为例，操作步骤为：分析-相关-双变量，选择相关系数中的皮尔逊或斯皮尔曼。

分析结果显示，身高与体重存在显著正相关关系（p<0.001），相关系数为0.541。

二、曲线估计

操作步骤为：分析-回归-曲线估算，将体重放入因变量，身高放入独立变量，勾选二次模型。

结果显示，身高与体重显著相关，二次模型的拟合优度略高。

此外，相关性分析存在局限性，如无法判断因果关系，需满足特定条件才能探究变量间的因果关系。

如果想深入了解数据分析方法，可参考往期内容或加入相关课程。