在 SPSS 中创建 APA 风格的相关表

作者：Ruben Geert van den Berg，发布于相关分析和 SPSS 中的表格

引言与练习数据文件

在 SPSS 中进行相关分析时，我们通常会得到 p 值。但在某些情况下，我们可能不需要 p 值：如果我们的数据代表整个总体，那么 p 值实际上是没有意义的。然而，在 SPSS 的相关分析对话框中，我们无法直接获得不带显著性水平的相关系数。本教程将展示两种方法来实现这个目标。我们将使用 adolescents-clean.sav 数据文件进行演示。

APA 格式的相关矩阵 APA 建议的相关表格式

方法一：使用 FACTOR（因子分析）

一个可行的选择是依次点击：A nalyze（分析） SPSS 菜单箭头 D imension Reduction（降维） F actor（因子分析），如下图所示。

接下来，将 iq 到 wellb 变量移动到变量框中，并按照以下截图中的步骤操作。

点击 P aste（粘贴）会生成以下 SPSS 语法。它将创建一个不包含显著性水平或样本量的相关矩阵。请注意，FACTOR 默认使用列表删除（listwise deletion）缺失值，但我们可以很容易地将其更改为成对删除（pairwise deletion）。此外，如果我们需要多个相关矩阵，可以大幅缩短语法。

从 FACTOR 语法生成相关矩阵

***Syntax pasted from Analyze - Dimension Reduction - Factor.
**
FACTOR
/VARIABLES iq depr anxi soci wellb
/MISSING pairwise /* WATCH OUT HERE: DEFAULT IS LISTWISE! */
/ANALYSIS iq depr anxi soci wellb
/PRINT CORRELATION EXTRACTION
/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC
/ROTATION NOROTATE
/METHOD=CORRELATION.

***Can be shortened to...
**
factor
/variables iq to wellb
/missing pairwise
/print correlation.

***...or even...
**
factor
/variables iq to wellb
/print correlation.

***but this last version uses listwise deletion of missing values.**

结果

使用成对删除时，我们将不再看到每个相关系数使用的样本量。我们可能不希望在表格中显示这些信息，但也许我们想在表格标题中说明一下。更重要的是，我们无法得知哪些相关系数具有统计显著性，哪些没有。我们的第二种方法可以很好地处理这两个问题。

方法二：调整默认的相关表

创建相关矩阵最快的方法是直接运行 correlations iq to wellb.。但是，有时我们希望标记出具有统计显著性的相关系数。我们可以通过添加一行代码来实现。

***Create full correlation matrix and flag statistically significant correlations.
**
correlations iq to wellb
/print nosig.

这将生成一个标准的、包含所有样本量和 p 值的相关矩阵。但是，现在我们将使除了实际相关系数之外的所有内容都不可见。

调整透视表结构

首先，右键单击相关表，然后依次点击：Edit C o ntent（编辑内容） SPSS 菜单箭头 In Separate W indow（在单独窗口中），如下图所示。

从 P ivot（透视）菜单中选择 P ivoting Trays（透视托盘）。

将 Statistics (row)（统计量（行））维度拖放到 LAYER（层）区域，然后关闭透视表编辑器。

结果

更快地获得相同的结果？

如果你喜欢最终结果，你可能想知道是否有更快的方法来实现它。是的，有的：下面的 Python 语法可以对输出中的所有透视表进行调整。因此，在运行它之前，请确保输出中只有相关表，否则可能会崩溃。

***Move last row dimension into layer for all tables in output window. This
syntax requires the SPSS Python Essentials.
**
begin program.
import SpssClient
SpssClient.StartClient()
oDoc = SpssClient.GetDesignatedOutputDoc()
oItems = oDoc.GetOutputItems()
for index in range(oItems.Size()):
    oItem = oItems.GetItemAt(oItems.Size() - index - 1)
    if oItem.GetType() == SpssClient.OutputItemType.PIVOT:
        pTable = oItem.GetSpecificType()
        pManager = pTable.PivotManager()
        nRows = pManager.GetNumRowDimensions()
        rDim = pManager.GetRowDimension(0)
        rDim.MoveToLayer(0)
SpssClient.StopClient()
end program.