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相關係數的種類很多，其選擇最主要受到資料的分布型態和測量尺度的影響。不同的測量尺度有各自適用的相關係數，包括phi係數、點二系列相關係數、斯皮爾曼等級相關係數、肯德爾等級相關係數和皮爾森積差相關係數，而本篇文章將對測量尺度和相關係數的選擇做一彙整。
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探討變項之間關聯的程度和方向
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phi係數是用來探討兩個二分變項之間關聯程度的一種相關係數，雖然使用時機和皮爾森積差相關係數完全不同，但卻使用其公式來計算，屬於皮爾森積差相關係數的特例。使用SPSS時，可選擇皮爾森積差相關係數的分析程序或列聯表裡的統計量選項來取得phi係數。
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點二系列相關係數是用來探討一個二分變項和一個連續變項間關聯程度的相關係數，而二分變項是指變項僅有兩個類別，且資料輸入時通常將兩類別編碼為0、1或1、2。點二系列相關係數為皮爾森積差相關係數的特例，且同樣可將相關係數平方變成決定係數後再做解釋。
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肯德爾等級相關係數和斯皮爾曼等級相關係數同樣用來測量兩個次序尺度變項間的關聯性，但較少被使用。實際上，當樣本總數很小且變項中存在很多相同等級時，肯德爾等級相關係數是更好的選擇，因為該係數在樣本數等於或大於10時已趨近常態分配，且是較佳的母體參數估計值。
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斯皮爾曼等級相關係數是用來測量次序尺度變項間關聯方向和程度的一種相關係數，屬於無母數統計量。依據變項裡相同等級的存在與否，斯皮爾曼等級相關係數會有稍微不同的計算方式。若其中有一個變項為等距或比率尺度，須先將其依數值大小排序並列出等級後再進行運算。