双变量相关与回归分析（SPSS讲义）公共卫生学院袁秀琴4在医学科研的过程中,经常会遇到分析两个变量之间关系的研究。例如,体重与肺活量、年龄与血压、体表面积与身高之间的关系等。此时经常用相关与回归分析方法来解决。在进行相关与回归分析之前必须先作散点图，判断两变量之间是否存在线性趋势。当两变量间存在线性趋势时，才考虑作相关或回归分析。第一节直线相关直线相关(LinearCorrelation)又称简单相关，是研究两个变量间线性关系的一种常用统计方法。分析的是两变量之间是否存在直线相关关系，以及相关的方向和程度。作直线相关分析要求资料服从双变量正态分布。直线相关系数又称Pearson相关系数是描述两变量线性相关关系程度和方向的统计量。对于不符合双变量正态分布资料，不能直接计算Pearson相关系数，可用非参数统计方法，即计算Kendall相关系数或Spearman相关系数。SPSS相关分析集中在Analyze菜单的correlate子菜单中，该菜单包括三个部分：Bivariate模块：主要用于两个或者多个变量间的相关分析。如果是多个变量，则给出两两变量间相关分
