SPSS 에서 3변수 이상의 여러 변수들 간의 상관관계를 분석하는 방법을 설명하겠습니다.
( 상관행렬을 분석하는 방법을 설명하겠습니다. ) 상관관계는 보통 피어슨 상관계수를 의미합니다.

SPSS 에서 여러 변수들의 상관관계를 분석하기 위해서는
2가지 메뉴를 사용할 수 있습니다.

1번째는 메뉴에서 [분석] - [상관분석] -[이변량 상관계수] 를 사용하는 방법이고,
2번째는 메뉴에서 [분석] - [차원감소] - [요인분석] 을 사용하는 방법입니다.

보통 첫번째 방법 만을 사용하겠지만
경우에 따라 2번째의 [요인분석] 메뉴를 사용한 상관관계 분석의 결과가 더 유용할 수 있습니다.

아래의 학생들의 성적에 대한 예제 데이터를 사용하여 설명하겠습니다.
아래 링크에서 데이터에 대한 설명을 볼 수 있고, 파일을 다운로드 받을 수 있습니다.

학생 성적 예제 데이터 설명 및 다운로드 

1번째 방법 [상관계수]

1번째 방법으로 [상관분석] 기능을 사용해 보겠습니다. 

메뉴에서 [분석] - [상관분석] - [이변량 상관계수] 를 클릭합니다.


 
아래와 같이 분석 옵션을 설정합니다.
먼저, 분석하고자 하는 변수를 모두 선택하여 오른쪽으로 이동시킵니다. (하나씩 이동해도 되고, 또는 Ctrl 키를 누르고 여러 변수를 선택한 후 이동시켜도 됩니다.) [확인] 버튼을 클릭하면 분석이 시작됩니다.



분석된 결과는 아래와 같습니다. 

상관관계는 방향성이 없으므로 분석표의 모든 값들은 대각선을 중심으로 대칭입니다. 따라서 한쪽만 보면 됩니다. 수학과 과학이 0.996 의 피어슨 상관계수 값으로 높은 상관관계를 갖는 것을 볼 수 있습니다. 또한 유의도도 0.000 으로 매우 유의하며, 매우 유의하다는 의미로 0.996** 와 같이 숫자에 ** (두개의 별표) 표시가 붙어있는 것을 볼 수 있습니다.

유의도는 0에서 1 사이의 값을 갖으며, 0에 가까울 수록 유의도가 크고, 1에 가까울수록 유의도가 낮음을 의미합니다. 보통 95% 수준에서 평가한다면, 유의도 값이 0.05 보다 작을 때 유의하다고 결론 내립니다.


 

2번째 방법 [요인분석]

2번째 방법으로 [요인분석] 기능을 사용해 보겠습니다.

메뉴에서 [분석] - [차원 감소] - [요인분석] 을 클릭합니다.



아래와 같이 옵션을 설정합니다.
선택하고자 하는 변수를 선택한 후, [기술통계] 버튼을 클릭합니다. 새로운 창에서 [계수]를 선택한 후 [계속] 버튼을 클릭합니다. 원래의 창에서 [확인] 버튼을 클릭합니다.



분석된 결과는 아래와 같습니다.

요인분석의 분석 결과의 맨 위에 상관행렬 표가 출력되었습니다.
1번째 방법을 통한 분석결과와 비교해보면 오히려 더 깔끔하게 표현된 것을 볼 수 있습니다. 유의도 등의 자세한 값들이 표시되어 있지 않아서, 단순하게 피어슨 상관계수만 보기 원할 때는
1번째의 상관분석을 사용한 결과보다 오히려 더 유용할 수 있습니다.

상관행렬 결과 아래쪽으로 계속해서 요인분석의 자세한 분석결과가 표시됩니다. 본 글에서는 요인분석을 설명하는 것이 목적이 아니기 때문에 이에 대한 설명은 하지 않겠습니다.




이것으로 상관행렬 을 계산하는 2가지 방법을 설명하였습니다.

수고하셨습니다.~