SPSS – 相关系数置信区间工具

作者：Ruben Geert van den Berg，归类于 SPSS 工具

SPSS - 相关系数置信区间工具 - 对话框

摘要

获取 Pearson 相关系数 的置信区间最简单的方法是什么？ 遗憾的是，我们在 SPSS 中找不到这些经常被请求的统计数据。 我们在网上找到的最好的方法是一些不太友好的旧宏。 因此，本教程提供了一个可免费下载的、基于菜单的工具，用于计算 Pearson 相关系数的一个或多个 置信区间。

如何使用该工具？

• 此工具需要 SPSS 17 或更高版本，并且正确安装并运行 SPSS Python Essentials。 如果您没有可用的版本，您可以使用 此纯语法版本 来代替实际工具。
• 下载并安装 相关系数置信区间工具。 请注意，这是一个 SPSS 自定义对话框 。
• 导航到“U tilities（实用程序）” “Confidence Intervals Pearson Correlations（Pearson 相关系数置信区间）”。
• 填写一个或多个相关系数。 使用您所在区域的十进制分隔符。 通常是一个点，但一些欧洲语言使用逗号。 如果您不确定：对话框的默认置信水平使用适合您所在区域的分隔符。
• 填写相应的样本大小。 样本大小的数量应等于您输入的相关系数的数量。
• 为所有相关系数填写一个置信水平。 点击“O k（确定）”。
• 请注意，点击“H elp（帮助）”会将您定向到您当前正在阅读的在线教程。

输出

运行该工具会导致 SPSS 创建一个新数据集，如下所示。

SPSS - 相关系数置信区间工具 - 结果

如果您不确定您请求的置信水平，请从数据视图切换到 变量视图。 置信水平将添加到下限和上限的变量标签中，如下所示。

SPSS - 相关系数置信区间工具 - 变量标签

理论

相关系数的 抽样分布 只有在样本大小变得_非常_大时才接近 正态分布。 但是，当 n > 10 时，以下非线性变换的结果可以合理地近似于正态分布： \[E(Z_F) \approx \frac{1}{2} \ln \frac{1 + \rho}{1 - \rho} + \frac{\rho}{2(n - 1)}\] 此公式称为 Fisher 的 z 变换。 应用后，标准正态分布用于计算变换后的相关系数的置信区间。 最后，通过使用 Newton-Raphson 逼近反转上述公式，将变换后的相关系数的上限和下限转换回“正常相关系数”。 我们要感谢我们的同事 Reinoud Hamming 来自 TNS NIPO 感谢他对公式的亲切帮助。