SPSS双变量相关分析

双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量，适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的，或具有已排序的类别，相互之间的相关关系不是线性的，则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。

本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》，数据摘编自《中国经济统计快报202101》。SPSS变量视图和数据视图分别如图11.1和图11.2所示。

在变量视图中可以看到数据文件包括4个变量，分别是月份、流通中现金、狭义货币、广义货币。

下面针对中国2020年1-12月的流通中现金和狭义货币开展双变量相关分析，SPSS操作如下：

（1）打开数据11.1，选择“分析”→“相关”→“双变量”命令，弹出如图11.3所示的“双变量相关性”对话框。在该对话框的左侧列表框中同时选中 “流通中现金”和“狭义货币”并单击按钮，使之进入“变量”列表框。

（2）设置相关系数类型。在“双变量相关性”对话框内的“相关系数”选项组中选择“皮尔逊”“肯德尔tau-b”“斯皮尔曼”3个复选框。

（3）设定显著性检验选项。在“显著性检验”选项组中，选择“双尾”单选按钮（如果预先已知相关的方向，也就是已经确定是正相关或负相关，才可以选择单尾，否则需要选择双尾）。选中“标记显著性相关性”复选框，选择该选项后，输出结果中把有统计学意义的结果用“*”表示出来，其中用一个星号来标识显著性水平为0.05的相关系数，用两个星号来标识显著性水平为0.01的相关系数。

（4）选择相关统计量的输出和缺失值的处理方法。单击“双变量相关性”对话框中的“选项”按钮，弹出如图11.4所示的“双变量相关性：选项”对话框。我们在“统计”选项组中选中“平均值和标准差”“叉积偏差和协方差”复选框，在“缺失值”选项组中选中“成对排除个案”单选按钮。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“双变量相关性”对话框并单击“确定”按钮完成设置。

（5）设置完毕后，单击“确定”按钮，等待输出结果。

图11.6给出了皮尔逊相关性分析结果。可以发现中国2020年1-12月流通中现金和狭义货币的皮尔逊相关系数为-0.632，显著性P值为0.027，在0.05的显著性水平上非常显著，也就是说两者呈现较为显著的负相关关系。

图11.7是肯德尔tau-b、斯皮尔曼相关性分析结果，从图中可以看出中国2020年1-12月流通中现金和狭义货币的肯德尔tau-b相关系数为-0.182，显著性P值为0.411。中国2020年1-12月流通中现金和狭义货币的斯皮尔曼相关系数为-0.301，显著性P值为0.342。两个等级相关系数虽然都证明了流通中现金和狭义货币是负相关的，但是在0.05的显著性水平上都不够显著。

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