如何比较不同组相关的一致性？

案例：我们想研究一组数据身高与体重的相关性，采用双变量相关相关分析，但是研究者又想知道不同性别人员，身高与体重的相关性是否一致？怎么办呢？

步骤如下：

1. 先进行身高与肺呼量之间的相关性

   
   
   
   
   
   

   研究结果发现身高与肺呼量之间的相关性r=0.718，P<0.01.可是想进一步知道，不同性别的相关系数是否一致？

2. 我们进行一次偏相关看看

   
   
   
   发现控制性别之后，身高与肺呼量之间相关性r=0.358，P<0.01，虽然有意义，但相关性下降不少？看来性别确实会影响哦！

3. 进一步看男、女生分别身高与肺呼量的相关性？我们对性别，拆分一下看看？

   
   
   发现男生和女生的相关系数是不一样的。0.407与0.289.都是有意义的，可是两者有点差距?但这点差距有可能是抽样误差导致的，因此需要对两个相关系数进行检验？
   

4. 重点来了：先对其中的身高和肺呼量进行标准化，采用SPSS的描述功能即可：

结果发现性别与Z身高之间交互作用F=42.221，P<0.01。说明不同性别男生和女生的斜率（相关）是不同的。

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松哥：这其实是分析不同组，相关性是否一致的问题，本例做的依据就是根据Z标准化变量检验斜率（回归同质性）的一致性，此时回归斜率等于相关性，然后将这些变量引入协方差分析，此时对分组变量和两个Z标准化变量中的任何一个之间的交互作用来检验，不同组的斜率（相关性）相等这个零假设是否成立。

方法参考：Dr.Christian FG Schendera,Germany.

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