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相關
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概念 所謂相關是指變項間相互發生之關聯,若僅是分析兩組資料間之相關,稱之為簡單相關;若是分析多組資料間之相關,則稱之為複相關。
要瞭解簡單相關,通常有二種方式,一為繪製資料散佈圖;另為計算簡單相關係數(亦即表示相關程度大小及正負之量數)。簡單相關係數之計算公式為:
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相關係數係一介於-1到+1之數字 其情況可有下列三種: =0 無關 >0 正相關 <0 負相關 當相關係數之絕對值小於0.3時,為低度相關;絕對值介於0.3~0.7時,即為中度相關;達0.7~0.8時,即為高度相關;若達0.8以上時,即為非常高度相關。
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雙變數的相關係數 『廣告費與銷售量.sav』為一年度每月份之廣告費與銷售量之數字:
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可以下示步驟求得其相關係數並進行檢定,其虛無假設與對立假設為:
H0: ρ=0(無關) H1: ρ≠0(相關) 執行「分析(A)/相關(C)/雙變數(B)…」
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選『廣告費』與『銷售量』,按 鈕,將其送到右側之『變數(V)』方塊
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『相關係數』選「Pearson相關係數(N)」
『顯著性檢定』選「雙尾檢定(T)」 按〔確定〕鈕,可算出其相關係數為0.923,其後之兩個星號(**)表示於α=0.01之顯著水準下兩者顯著相關,其下之顯著性為0.000。表示銷售量與廣告費間存有極高度之正相關,銷售量會隨廣告費遞增而明顯增加。
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有時,會僅出現一個星號(. )而已,表於α=0
有時,會僅出現一個星號(*)而已,表於α=0.05之顯著水準下兩者顯著相關;若無星號則表示兩者無顯著相關。不管怎樣,其下均會顯示檢定結果之顯著性,我們也可以看它是否小於所指定之α值,來判斷兩變數間是否存有顯著相關?
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繪製資料散佈圖 散佈圖通常用以探討兩數值資料之相關情況,如:廣告費與銷售量之關係、年齡與所得之關係、所得與購買能力之關係、每月所得與信用分數之關係、……。 在X軸之資料稱為自變數;Y軸之資料稱為因變數(依變數);利用散佈圖即可判讀出:當X軸資料變動後,對Y軸資料之影響程度。如:隨廣告費逐漸遞增,銷售量將如何變化?
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若仍使用前文之『廣告費與銷售量.sav』,可以下示步驟來繪製其廣告費與銷售量散佈圖:
執行「統計圖(G)/散佈圖(S)…」
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選「簡單」,續按 鈕
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選『廣告費』,按 鈕,將其送到右側之『X軸(X)』方塊
選『銷售量』,按 鈕,將其送到右側之『Y軸(Y)』方塊
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按 鈕
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於『標題』之第1行輸入『廣告費與銷售量之關係圖』,當其大標題
按〔繼續〕鈕,回上一層對話方塊
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按〔確定〕鈕,可輕易看出,銷售量會隨廣告費遞增而明顯增加。
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馬上練習 以『成績.sav』,計算其相關係數,檢定兩者是否顯著相關?(α=0.05)並繪製國文及英文成績之散佈圖。
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相關係數0.792,顯著性0.002<α=0.05,棄卻兩者無關之需無假設,接受兩者顯著正相關。國文成績較高者,其英文成績也同樣會較高。
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馬上練習 以『仰臥起坐與伏地挺身.sav』,計算其相關係數,檢定兩者是否顯著相關?(α=0.05)並繪製散佈圖,查看學童之仰臥起坐與伏地挺身個數之相關情況:
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相關係數0.915,顯著性0.001<α=0.05,兩者顯著正相關。
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多個變數之相關矩陣 「分析(A)/相關(C)/雙變數(B)…」也可用於處理多個變數,用以一舉得所有變數之相關矩陣。
『汽車屬性.sav』收集到有關汽車鈑金、省油與價格之滿意度資料:(5=很滿意,1=很不滿意)
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可以下示步驟,求得其相關矩陣並進行檢定:
執行「分析(A)/相關(C)/雙變數(B)…」
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選『鈑金』、『省油』與『價格』,按 鈕,將其送到右側之『變數(V)』方塊
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『相關係數』選「Pearson相關係數(N)」
『顯著性檢定』選「雙尾檢定(T)」 按〔確定〕鈕,即可獲致多組資料之相關係數表
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每一個檢定之顯著性均為0.000<α=0.05,顯示及其等間均有高度之相關。如,『鈑金與省油』及『鈑金與價格』之滿意度間均呈高度負相關(-0.939與-0.915),對鈑金越滿意對其省油與價格將越不滿意。鈑金好的車身重量大,當然較不省油,且其售價一般也比較高。 另外,『省油與價格』之滿意度間則呈高度正相關(0.835),因省油的車一般價位比較低之故。
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馬上練習 以『成績相關因素.sav』之內容,求本班學生上學期之總平均成績、出席率、選修學分數與每週打工時數間之相關係數表:
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僅『平均成績與打工時數』呈高度負相關;『出席率與選修學分』呈高度正相關。其餘變數間均無法棄卻兩者無關之虛無假設。
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馬上練習 『數位相機購買考慮因素sav』內,有受訪者對13個數位相機購買考慮因素的著重程度:(極重要=5、極不重要=1)
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各因素之註解為:
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求各屬性間之相關係數表,並解釋『價格』與其它各因素之相關情況 :
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