如何做两两变量间的简单相关性分析？？？急

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

本人试验中的变量为不同部位叶片的干物质（g），不同部位叶片的干物质转运速率（mg），而干物质和转运速率之间的数量级可能有相差10-100倍，数据是植物干物质积累量，应该属于连续性数据吧，而SPSS 19.0中简单相关性分析有pearson、Kendall和Spearman三种方法分析，本人需要对数据进行相关分析，主要有以下疑问：


1 针对该数据，应该选用哪个分析方法？（pearson、Kendall和Spearman）

2 由于变量间是不同的单位，数量级也有不同程度的差别，需要在分析之前进行数据的标准化吗？如何进行？

跪求SPSS大侠赐教！！！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：相关性分析 相关性 spearman pearson kendall SPSS 相关分析

感觉只要一涉及到统计分析方面的解析，得到的答案就非常非常少，只能说明专业人士要么不上网要么相关人士还是在少数，还是要靠自己去琢磨，感觉统计分析对科研来说是个很重要的方向

1.如果是連續性的定量變量，直接計算Pearson相關即可。
2.以原始數值求相關即可，不需要標準化。
3.在論壇上，我會回答問題，但是，回答後，原提問者連感謝都不說一聲，久了，我也不想回答了。

spss19 发表于 2020-11-1 14:26
1.如果是連續性的定量變量，直接計算Pearson相關即可。
2.以原始數值求相關即可，不需要標準化。
3.在論壇 ...

收到，感谢！
一般有事情的话，我会过几天才看一次论坛，有时候不一定能等到答案

Whatever526 发表于 2020-11-9 10:17
收到，感谢！
一般有事情的话，我会过几天才看一次论坛，有时候不一定能等到答案

正常来讲，连续变量应直接进行皮尔森相关。这是基于变量为正态分布的假设。

某些领域的变量经常不是正态分布的，可能无法直接进行皮尔森相关，结果会比较离谱。

可以参考回归分析中的处理，部分领域（例如经济领域），经常会对一些特殊分布进行转换，例如对数转换等，再进行回归。或许你也可以考虑一下。