5级李克特量表得到的结果，做相关分析应该按照连续变量还是分类变量处理呢？

5级李克特量表得到的结果，做相关分析应该按照连续变量还是分类变量处理呢？

pearson积差相关即可，因为研究中通常将李克特量表数据视为等距变量，特别是5级以上评分时。
在spss里面就是按照分析——相关——双变量点选。spss里面没有spearman相关的选项，因为即便是等级变量或者分类变量，按照pearson相关计算出的结果与spearman相关得到的结果是一样的。追问感觉因为不知道数据的具体分布，所以用非参检验speraman相关检验会比较好吧？我最后用的那个~追答昨天说错了，spss里还是有spearman相关系数的。

我们统计用的基本都是样本，很少能获得总体的数据。而pearson相关系数对于分布的要求是总体数据符合正态分布，对于观测数据，并不一定要求是正态分布，因此，如果对这个量表得分的总体分布有信心视为正态分布，可以直接用pearson相关系数，这个信心一则来自以往研究，二则来自个人经验，因为这种李克特量表得分在大样本时往往是会趋近于正态的。
如果对数据形态没有信心，可以在样本量相对较大的时候进行正态性检验，若不服从正态分布，可再使用其它相关分析，比如肯德尔tau-b。如果在适用pearson相关时用了肯德尔tau-b，可能还会低估相关系数。。追问嗯，多谢多谢~我最后用的spearman，感觉比较保险，虽然我样本量挺大的，但是感觉上不太服从正态分布，而且pearson不是检验线性相关的么，感觉上自己的数据也不是特别符合。然后我都做了一下，结论影响不大。相关系数也都差不了很多，是一个量级上的。

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