研究中的相关性分析-教育资源网

相关性是指两个变量之间关系的强度的术语，其中强相关或高相关意味着两个或多个变量彼此具有强关系，而弱相关或低相关意味着变量几乎不相关。相关分析是研究与可用统计数据的关系强度的过程。

社会学家可以使用SPSS等统计软件来确定两个变量之间是否存在关系，以及它有多强，统计过程将产生一个相关系数，告诉你这些信息。

最广泛使用的相关系数类型是Pearson r.该分析假设被分析的两个变量至少在区间尺度上测量，这意味着它们是在增加值的范围内测量的。通过取两个变量的协方差并除以它们的标准偏差的乘积来计算系数。

了解相关分析的强度

相关系数的范围可以从-1.00到+1.00，其中-1.00的值表示完美的负相关，这意味着随着一个变量的值增加，另一个变量减小，而+1.00的值表示完美的正相关，这意味着作为一个变量的价值增加，另一个变量也增加。

这些值表示两个变量之间的完全线性关系，因此如果将结果绘制在图形上，它将成为一条直线，但值0.00意味着被测试的变量之间没有关系，并且将被绘制为完全分开的线。

以教育与收入之间的关系为例，如附图所示。这表明受教育程度越高，他们的钱就越多会赢得工作。换句话说，这些数据表明教育与收入是相关的，随着教育的上升，两者之间也存在很强的正相关关系，收入也是如此，教育与财富之间也存在着同样的相关关系。

像这样的统计分析是有用的，因为它们可以向我们展示社会内部的不同趋势或模式如何联系起来，例如失业和犯罪;它们可以揭示经验和社会特征如何塑造一个人发生的事情'生活。相关分析让我们自信地说，两种不同模式或变量之间确实存在或不存在关系，这使我们能够预测所研究人群中结果的可能性。用电常识

最近一项关于婚姻和教育的研究发现，教育水平与离婚率之间存在强烈的负相关关系。全国家庭增长调查数据显示，随着女性受教育程度的提高，初婚离婚率下降。

但重要的是要记住，这种相关性与因果关系并不相同，所以虽然教育与离婚率之间存在很强的相关性，但并不一定意味着女性离婚率的下降是由接受的教育量。