一、问题与数据

研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓度与看电视时间的关系。他们猜测可能存在正向相关，即看电视时间越长，胆固醇浓度越高。现在该研究者收集了受试者每天看电视时间（time_tv）和胆固醇浓度（cholesterol）等变量信息，部分数据如下：

二、对问题分析

研究者想观察两个连续变量之间的相关性，可以使用Spearman相关（或Pearson相关）分析。Spearman相关适用于判断两个非正态分布（或者有不能剔除的异常值）的连续变量之间的相关关系。当两个连续变量均符合正态分布时，建议优先选用Pearson相关分析。

使用Spearman相关分析时，需要考虑2个假设：

假设1：观测变量是非正态分布（或者有不能剔除的异常值）的连续变量。

假设2：变量之间存在单调关系。

经分析，本研究中胆固醇浓度与看电视时间都是非正态分布的连续变量（模拟数据，假设为非正态分布），符合假设1。如何考虑和处理假设2呢？

三、SPSS操作

3.1 检验假设2：变量之间存在单调关系

在主界面点击Graphs→Chart Builder，在Chart Builder对话框下，选择Gallery→Choose from→Scatter/Dot。选择Scatter/Dot后，在中下部呈现8种图形。选择 “Simple Scatter”，并拖拽到主对话框中。

预览区中显示简单散点图，在X和Y轴边还显示“X-Axis”和“Y-Axis”框，Chart Builder对话框右侧出现了新的对话框Element Properties。从Variables中，拖拽time_tv到预览区的X-Axis，拖拽cholesterol到Y-Axis。点击OK。