SPSS Correlation Analysis tutorial (Română)

De asemenea, a se vedea Pearson corelații – introducere rapidă.

• testul de corelație – ce este?
• ipoteza nulă
• ipoteze
• testul de corelație în SPSS
• raportarea

testul de corelație – ce este?

o corelație (Pearson) este un număr între -1 și +1 care indică în ce măsură 2 variabile cantitative sunt legate liniar. Este cel mai bine înțeles uitându-te la niște scatterplots.,

pe scurt,

• o corelație de -1 indică o relație descendentă liniară perfectă: scorurile mai mari pe o variabilă implică scoruri mai mici pe cealaltă variabilă.
• o corelație de 0 înseamnă că nu există nicio relație liniară între 2 variabile. Cu toate acestea, poate exista totuși o relație neliniară (puternică).
• o corelație de 1 indică o relație liniară ascendentă perfectă: scorurile mai mari pe o variabilă sunt asociate cu scoruri mai mari pe cealaltă variabilă.,

ipoteza nulă

un test de corelație (de obicei) testează ipoteza nulă că corelația populației este zero.Datele conțin adesea doar un eșantion dintr-o populație (mult) mai mare: am chestionat 100 de clienți (eșantion), dar sunt foarte interesat de toți cei 100.000 de clienți (populație). Rezultatele eșantioanelor diferă de obicei oarecum de rezultatele populației. Deci, găsirea unei corelații non-zero în eșantionul meu nu dovedește că variabilele 2 sunt corelate în întreaga mea populație; dacă corelația populației este cu adevărat zero, aș putea găsi cu ușurință o corelație mică în eșantionul meu., Cu toate acestea, găsirea unei corelații puternice în acest caz este foarte puțin probabilă și sugerează că corelația mea de populație nu a fost zero până la urmă.

test de corelație – ipoteze

calcularea și interpretarea coeficienților de corelație în sine nu necesită ipoteze. Cu toate acestea, testul statistic de semnificație pentru corelații presupune

• observații independente;
• normalitate: cele 2 variabile ale noastre trebuie să urmeze o distribuție normală bivariată în populația noastră. Această ipoteză nu este necesară pentru dimensiunile eșantionului de N = 25 sau mai mult.,Pentru dimensiuni rezonabile ale eșantionului, teorema limită centrală asigură că distribuția eșantionării va fi normală.

SPSS-verificare rapidă a datelor

să rulăm câteva teste de corelație în SPSS acum. Vom folosi Adolescenți.sav, un fișier de date care deține date de testare psihologică pe 128 de copii între 12 și 14 ani. O parte din vizualizarea sa variabilă este prezentată mai jos.

acum, înainte de a rula orice corelații, să ne asigurăm mai întâi că datele noastre sunt plauzibile în primul rând., Deoarece toate cele 5 variabile sunt metrice, vom inspecta rapid histogramele lor rulând sintaxa de mai jos.* verificare rapidă a datelor: histograme peste toate variabilele relevante .
frecvențe iq la wellb
/format notabil
/histogramă.

ieșire histogramă

histogramele noastre ne spun multe: variabilele noastre au între 5 și 10 valori lipsă. Mijloacele lor sunt aproape de 100, cu abateri standard în jurul valorii de 15-ceea ce este bun pentru că așa au fost calibrate aceste teste. Un lucru mă deranjează, totuși, și este arătat mai jos.,

se pare că cineva a marcat zero la unele teste-ceea ce nu este deloc plauzibil. Dacă ignorăm acest lucru, corelațiile noastre vor fi grav părtinitoare. Să ne sortăm cazurile, să vedem ce se întâmplă și să setăm câteva valori lipsă înainte de a continua.

dacă acum reluăm histogramele noastre, vom vedea că toate distribuțiile par plauzibile., Abia acum ar trebui să procedăm la rularea corelațiilor reale.

Rulează un Test de Corelație în SPSS

Hai mai întâi să navigați Analiza Corela Bivariate așa cum se arată mai jos.

mutați toate variabilele relevante în caseta variabile. Probabil că nu vrei să schimbi nimic altceva aici.

făcând clic pe Lipire rezultă în sintaxa de mai jos. Să-l rulați.

SPSS corelații sintaxa

ieșire de corelație

în mod implicit, SPSS creează întotdeauna o matrice de corelație completă. Fiecare corelație apare de două ori: deasupra și sub diagonala principală. Corelațiile pe diagonala principală sunt corelațiile dintre fiecare variabilă și ea însăși-motiv pentru care toate sunt 1 și nu sunt deloc interesante. Cele 10 corelații sub diagonală sunt ceea ce avem nevoie., De regulă,o corelație este semnificativă statistic dacă ” Sig. (2-coada) ” < 0.05.Acum, să aruncăm o privire atentă la rezultatele noastre : cea mai puternică corelație este între depresie și bunăstarea generală: r = -0.801. Se bazează pe n = 117 copii și semnificația sa cu 2 cozi, p = 0.000. Aceasta înseamnă că există o probabilitate de 0.000 de a găsi această corelație a eșantionului-sau una mai mare – dacă corelația reală a populației este zero.
rețineți că IQ-ul nu se corelează cu nimic. Cea mai puternică corelație este 0.152 cu anxietatea, dar p = 0.,11 deci nu este semnificativ statistic diferit de zero. Adică, există o șansă de 0,11 de a o găsi dacă corelația populației este zero. Această corelație este prea mică pentru a respinge ipoteza nulă.
astfel, cele 10 corelații ale noastre indică în ce măsură fiecare pereche de variabile sunt legate liniar. În cele din urmă, rețineți că fiecare corelație este calculată pe un N ușor diferit-variind de la 111 la 117. Acest lucru se datorează faptului că SPSS utilizează ștergerea perechilor de valori lipsă în mod implicit pentru corelații.,

Scatterplots

strict, ar trebui să inspectăm toate scatterplots printre variabilele noastre, de asemenea. La urma urmei, variabilele care nu se corelează ar putea fi în continuare legate într-un mod neliniar. Dar pentru mai mult de 5 sau 6 variabile, numărul de scatterplots posibile explodează, așa că de multe ori sărim peste inspectarea lor. Cu toate acestea, a se vedea SPSS – creați toate Scatterplots instrument.
sintaxa de mai jos creează doar un scatterplot, doar pentru a vă face o idee despre cum arată relația noastră. Rezultatul nu arată nimic neașteptat, totuși.

raportarea unui Test de corelație

figura de mai jos prezintă formatul cel mai de bază recomandat de APA pentru raportarea corelațiilor. Important, asigurați-vă că tabelul care indică corelațiile sunt semnificative statistic la p < 0.05 și, probabil, p < 0.01. De asemenea, a se vedea corelațiile SPSS în format APA.

dacă este posibil, raportați și intervalele de încredere pentru corelațiile dvs., În mod ciudat, SPSS nu le include pe acestea. Cu toate acestea, consultați intervalele de încredere SPSS pentru instrumentul de corelații.

Vă mulțumim pentru lectură!