Spearman相关分析

SPSS教程相关分析
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一、问题与数据

研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓度与看电视时间的关系。他们猜测可能存在正向相关,即看电视时间越长,胆固醇浓度越高。现在该研究者收集了受试者每天看电视时间(time_tv)和胆固醇浓度(cholesterol)等变量信息,部分数据如下:

 

二、对问题分析

研究者想观察两个连续变量之间的相关性,可以使用Spearman相关(或Pearson相关)分析。Spearman相关适用于判断两个非正态分布(或者有不能剔除的异常值)的连续变量之间的相关关系。当两个连续变量均符合正态分布时,建议优先选用Pearson相关分析。


使用Spearman相关分析时,需要考虑2个假设:


假设1:观测变量是非正态分布(或者有不能剔除的异常值)的连续变量。


假设2:变量之间存在单调关系。


经分析,本研究中胆固醇浓度与看电视时间都是非正态分布的连续变量(模拟数据,假设为非正态分布),符合假设1。如何考虑和处理假设2呢?

三、SPSS操作
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四、结果解释
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五、撰写结论

本研究采用Spearman相关判断看电视时间与胆固醇浓度的关系。通过绘制散点图,直观判断两者之间存在单调关系。结果显示,看电视时间与胆固醇浓度之间存在相关关系,rs=0.729,P<0.001。

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