相関関係とは、2つの変数がお互いにどれだけ強く関係しているか、あるいは2つの変数の間の関連性の度合いを示す統計手法です。 たとえば、身長の高い人と低い人の体重と身長のデータがあり、それらの相関関係があれば、この2つの変数がどのように関連しているかを知ることができます。 また、この2つの変数の相関関係を求めて、「体重は身長と正の関係にある」と言うこともできます。 相関関係は、相関係数によって測定されます。 SPSSで相関係数を計算するのはとても簡単です。 SPSSで相関を計算する前に、相関についての基本的な知識が必要です。 相関係数は常に-1から1の範囲にあるべきです。相関には3つのタイプがあります。 正負の相関。 1つの変数が同じ方向に動くとき、それは正の相関と呼ばれます。
2. 線形と非線形または曲線的な相関。 両方の変数が同じ比率で変化する場合、それらは線形相関であると知られています。 両変数が同じ比率で変化しない場合は、曲線的な相関関係にあると言われます。 例えば、売上高と支出が同じ比率で変化する場合は線形相関で、同じ比率で変化しない場合は曲線相関となります。 相関関係にある2つの変数を研究対象とした場合、それは単純相関と呼ばれます。 一方の変数が要因変数であり、その要因変数に関して変数の相関が考えられる場合、それは偏相関である。
相関の度合
1. 完全な相関。 両方の変数が同じ比率で変化することを完全な相関といいます。
2.高度な相関：相関係数の範囲が.75以上のものを高度な相関といいます。
3.中程度の相関：相関係数の範囲が.75未満のものを中程度の相関といいます。
3. 中程度の相関：相関係数が0.50から0.75の間にあるものを中程度の相関と呼ぶ。
4. 低い相関：相関係数が0.50から0.75の間にあるものを低程度の相関と呼ぶ。 相関係数が0.25から0.50の範囲にあるものを低度の相関と呼びます。 相関関係がないこと。
相関係数を計算する手法はたくさんありますが、SPSSの相関では4つの方法で相関係数を計算しています。 SPSSの相関で連続変数の場合、分析メニューにピアソン相関による二変量分析というオプションがあります。 データが順位付けされている場合は、スピアマン順位相関を使用することができます。 このオプションはSPSSの分析メニューにもSpearman相関という名前で用意されています。 データが名目上のものであれば、Phi、分割性係数、Cramer’s Vが相関のテストとして適しています。 この値は、SPSSのクロス集計で計算することができます。 Phi係数は2×2の表に適しています。
相関の有意性の検定：
相関係数を計算したら、次に観察された相関が偶然に生じた確率を求めます。 そのためには、有意性の検定を行う必要があります。 有意差検定では、相関が偶然ではなく本当のものである確率を求めることに主眼が置かれます。 そのために仮説を立てます。 仮説には2つのタイプがあります。
帰無仮説：2つの変数の間には相関がないと仮定します。
対立仮説では、変数間に相関関係があると仮定します。
仮説を検証する前に、有意水準を決定しなければなりません。 多くの場合、有意水準は0.05または0.01とされています。 有意水準が5%の場合、相関関係が偶然発生する確率が100分の5以下になるような検定を行っていることになります。 有意水準を決定した後、相関係数値を算出します。
決定係数：
相関係数を利用して、決定係数を求めることができます。 決定係数とは、簡単に言えば、X変数で説明できる分散をY変数で説明したものです。
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