研究参阅|SPSS统计分析之Spearman's Rho检验分析实例

检验两个有序变量的有序值是否存在显著的相关关系。

两个变量均为有序变量（例如第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况）。

学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况不存在显著的线性相关。

学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况存在显著的线性相关。

Spearman’s Rho检验分析对学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况不存在显著的线性相关的原假设进行检验，如果检验产生的结果在原假设正确时的可能性小于0.05，拒绝原假设，否则接受原假设。

在变量视图中将第一章章节测验情况定义为first，第二章章节测验情况定义为second；其中“1”、“2”、“3”、“4”分别代表优秀、良好、及格、差。

在数据视图中输入24名学生的第一章和第二章章节测验情况。

菜单栏中选择“分析>相关>双变量…”，将第一章和第二章章节测验选择到“变量”框中，“相关系数”选中“斯皮尔曼”；“显著性检验”选中“双尾”；选中“标记显著性相关性”；最后点击“确定”。

显示了研究的结果，Spearman’s Rho检验分析的结果为r=0.563**，p=0.004<0.05表明拒绝原假设，学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况存在显著的线性相关。

在Spearman’s Rho检验分析中相关系数就是最常用的效应量，相关系数为±0.1、±0.3、±0.5，分别对应小、中和大的效应量。

学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况是否存在显著相关？

研究使用Spearman’s Rho检验分析对学习者第一章的章节测验情况和第二章的章节测验情况之间的相关性进行分析，r（22）=0.563，p=0.004，表明两者之间存在显著的正相关关系。