1. 积差相关
使用条件：两变量数据类型均为连续型，呈（接近）正态分布；
数据成对出现且相互独立。
例子： 2. 等级相关（Spearman等级相关） 使用条件：两变量均为等级变量
（应用广泛，既不要求正态分布，也不要求样本量大于30）
肯德尔和谐系数：当多个变量以等级次序排列或次序表示，描述这几个变量之间
的一致程度（即相关）的量。描述几个评定者对一个项目评定 的一致性，或同一个评定者几次等级评定的一致程度。
例子：奥运会上几位裁判对一组运动员表现的排名的一致程度。
在测量学中的应用——评分者信度：多个评分者给一组测验结果评分，所得
分数之间的一致性。
典型应用：投射测验、高考作文水平测试、职业选拔面试 3. 二列相关
使用条件：两个变量都是正态连续变量，其中一个被人为划分为二分变量 例子：焦虑程度（高/低）与吸烟次数 4. 列联相关
使用条件：两个变量均被分为两个以上类别，或其中一个被分为两个以上类别 例子：不同教养方式（权威型/专制型/纵容型/未参与型）与未来成就（高/中/低）的关系
道歉时间（早/晚/无）与接受道歉者的满意程度（接受/中立/不接受）的关系
5. 点二列相关
使用条件：两个变量其中一个是正态连续变量，另一个是真正的二分变量 例子：参加培训班（是/否）与考试成绩的关系 6. 多系列相关
使用条件：两个变量都是正态连续分布，其中一个按不同质被人为分为多种类别 例子：
7. 四分相关 使用条件：两变量都是正态连续变量，呈直线关系，两者被人为划分为二分变量。 例子：跳高成绩（达标/未达标）与短跑成绩（达标/未达标）的关系 8. Phi 相关
使用条件：两个变量至少有一个是真正二分数据
例子：养猫（是/否）与神经质（有/无）的关系；（应届/历届）大学生与研究生录取（是/否）的关系
课（16）相关与回归
相关关系：两个变量间不精确、不稳定的变化关系。用相关系数R表示两个变量间变化方
向以及密切程度。
回归分析：将存在相关的变量间的不稳定、不确切的关系用数学方程式来表达，则可利用
该方程来估计，预测因变量。
以“收入”与“房屋花费”为例
相关： 定性描述 定量描述 自变量与因变量不明确 具体的变化形式呢？可否从一个推测另一个呢？
回归：
注：回归的意义要在r2上实现
课（17）相关与因果 课（18）相关实例演示 课（19）回归分析相关概念
INALASSI V1.1——该软件可将交互作用表现出来
课（20）回归模型的选择-1
方程：
的建立
方法1——使用分层回归（没有明确假设，测得数据类型多，不明确预测变量效标变量相互关系） 定义：在效标变量不变的情况下，对可能的预测变量组拟合数据的优劣性的比较。 评估的参数：R或方差分析中的F值——R和F值越大，说明它们所在的模型对数据的拟合度越好。
2
2
“Block 1 of 1 ” “Block 2 of 2”
第2组的R值更大，说明它有更好的拟合数据，因此选择第2组变量进行下一步分析
2
注：分层回归的方法多是在有了几个确定了回归模型，想选用最优模型时采用 方法2——在SPSS提供的回归方法中选择恰当方法（前提：事先有一定的假设） 1. 向前选择变量法（Forward Selection）
(1)变量进入回归方程的标准：F>fin=3.84 或 sig.F 其余变量重新计算偏 相关系数，最大值者作为候选变量
