两个量表的相关性分析怎么做

两个量表的相关性分析可以使用 Pearson 相关系数或 Spearman 秩相关系数。

Pearson 相关系数：

Pearson 相关系数是用来衡量两个连续变量之间的线性关系，其取值范围在 -1 和 1 之间。如果系数为正，表示两个变量呈正相关；如果系数为负，表示两个变量呈负相关；如果系数接近 0，则表示两个变量之间不存在线性关系。具体计算方法如下：

r = （N∑XY - (∑X)(∑Y)）/ sqrt((N∑X^2 - (∑X)^2)(N∑Y^2 - (∑Y)^2))

其中，

N：数据对数；

X、Y：两个变量的值；

∑XY：两个变量值的乘积之和；

∑X、∑Y：两个变量值之和；

∑X^2、∑Y^2：两个变量值的平方和之和。

Spearman 秩相关系数：

Spearman 秩相关系数是用来衡量两个变量之间的单调关系，不要求变量之间呈线性关系，其取值范围在 -1 和 1 之间。具体计算方法如下：

r = 1 - (6∑D^2)/(N(N^2 - 1))

其中，

N：数据对数；

D：两个变量的等级之差，即排序后两个变量对应等级的差值的平方和；

∑D^2：两个变量等级之差的平方和。