7.4.1 等级相关问题引入
假设一个数据集中有r个变量（因素）A1，A2，…，Ar，其中一些变量是顺序级的变量，或者全部变量都是刻度级变量，都可以分析两两之间的等级相关性。等级相关指的是判断其中k（k＜r）个变量的相关性，这k个变量的数据类型为顺序级或刻度级。
例7.4 在例7.1中，数据文件“CH7例7.1-例7.4建筑合同”的变量“建筑合同的价值排名”明显是顺序级的数据，问：“流通费用率”“农业GDP占比”与“建筑合同的价值排名”是否等级相关？
①单击【分析】→【相关】→【双变量】，系统弹出一个对话框。
②在该对话框中，选中左框的变量“流通费用率”“农业GDP占比”与“建筑合同的价值排名”，将其放入右边的“变量”框中。
③在该对话框的“相关系数”区块中，选择“Spearman”（此时把“流通费用率”“农业GDP占比”作为顺序级数据）。此处如果只分析“流通费用率”和“农业GDP占比”的相关关系的话，由于这两个变量的数据也是刻度级数据，所以可以同时选择Pearson相关系数和Spearman相关系数。而本例还包括顺序级数据“建筑合同的价值排名”，所以只选择Spearman相关系数，如图7.8所示。
图7.8 “双变量等级相关”对话框
④在该对话框的“相关系数”区块中，接受系统的默认值（双尾检验）。
⑤在该对话框中，勾选复选框“标记显著性相关”。
⑥单击【确定】按钮，系统输出结果，如表7.5所示。
表7.5 等级相关系数与显著性检验
**.相关性在0.01 级别显著（双尾）。
在表7.5中，“建筑合同的价值排名”与“流通费用率”的Spearman 等级相关系数为-0.393，显著性概率p=0.383＞0.05，说明“建筑合同的价值排名”与“流通费用率”不存在显著性的相关关系。“建筑合同的价值排名”与“农业GDP占比”的Spearman等级相关系数为0.964，显著性概率p=0.000＜0.05，说明“建筑合同的价值排名”与“农业GDP占比”存在显著性的相关关系。“农业GDP占比”与“流通费用率”的Spearman等级相关系数为-0.25，显著性概率p=0.589＞0.05，说明“农业GDP占比”与“流通费用率”不存在显著性的相关关系。