相關(guān)分析步驟.doc

相關(guān)分析步驟相關(guān)分析雙變量相關(guān)分析檢驗(yàn)是否符合正態(tài)分布（K-S檢驗(yàn)）偏相關(guān)分析不需檢驗(yàn)距離分析不需檢驗(yàn)X/Y度量（S）序號(hào)（O）名義（N）度量（S）Pearson相關(guān)系數(shù)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)/序號(hào)（O）Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)Kendall 系數(shù)/名義（N）/卡方值Pearson卡方值（Chi-Square）Pearson相關(guān)系數(shù)K-S檢驗(yàn)是否必須符合正態(tài)分布Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)不需檢驗(yàn)Kendall 系數(shù)不需檢驗(yàn)一 雙變量相關(guān)分析（Pearson、Spearma、Kendall ）1 判斷使用哪種相關(guān)系數(shù)，例檢驗(yàn)是否滿足使用Pearson相關(guān)系數(shù)的前提要求2計(jì)算樣本的相關(guān)系數(shù)r按變量類型選擇對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)種類，名義，度量，有序。一般認(rèn)為，當(dāng)相關(guān)系數(shù)的絕對值大于0.8時(shí)，兩變量具有較強(qiáng)的線性關(guān)系（Linear Relationship）；而相關(guān)系數(shù)的絕對值小于0.3時(shí)，兩變量間的線性關(guān)系較弱。3 對兩個(gè)樣本來自的總體是否存在顯著的線性關(guān)系進(jìn)行判斷顯著性檢驗(yàn)來證明相關(guān)系數(shù)的大小是否顯著。1檢驗(yàn)是否滿足使用Pearson相關(guān)系數(shù)的前提要求（1） 【分析】【非參數(shù)檢驗(yàn)】【單樣本K-S檢驗(yàn)】（2） 結(jié)果分析單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)?zāi)昃轮M(fèi)個(gè)人年收入家庭年收入N505151正態(tài)參數(shù)a,b均值1.441.332.25標(biāo)準(zhǔn)差.733.8161.197最極端差別絕對值.406.462.192正.406.462.192負(fù)-.274-.342-.147Kolmogorov-Smirnov Z2.8703.3021.372漸近顯著性(雙側(cè)).000.000.046a. 檢驗(yàn)分布為正態(tài)分布。. 根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。H0：樣本服從總體的正態(tài)分布。0.0460.05，拒絕原假設(shè)。單樣本檢驗(yàn)的結(jié)果顯示變量不服從正態(tài)分布，可以用Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)變量之間的線性相關(guān)程度。2 雙變量相關(guān)分析（1） 【分析】【相關(guān)】【雙變量】（2） 結(jié)果分析相關(guān)性年均衣著消費(fèi)個(gè)人年收入家庭年收入年均衣著消費(fèi)Pearson 相關(guān)性1.074.199顯著性（雙側(cè)）.612.166N505050個(gè)人年收入Pearson 相關(guān)性.0741.419*顯著性（雙側(cè)）.612.002N505050家庭年收入Pearson 相關(guān)性.199.419*1顯著性（雙側(cè)）.166.002N505050*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。附有“* *”的相關(guān)系數(shù)表明在0.01的水平上相關(guān)顯著。P值大于顯著性水平0.01，則接受原假設(shè)，兩者相關(guān)。二 偏相關(guān)分析1先對各變量進(jìn)行兩兩相關(guān)分析，計(jì)算變量之間的皮爾遜積差相關(guān)系數(shù).2進(jìn)行偏相關(guān)分析，計(jì)算在控制其他變量的影響時(shí)，兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度。1 【分析】【相關(guān)】【偏相關(guān)】被試的兩個(gè)變量選入右側(cè)的變量框中，第三方變量選入右側(cè)的控制變量框中。2 結(jié)果分析相關(guān)性控制變量打折消費(fèi)比年齡個(gè)人年收入-無-a打折消費(fèi)比相關(guān)性1.000-.067.084顯著性（雙側(cè)）.640.558df04949年齡相關(guān)性-.0671.000.204顯著性（雙側(cè)）.640.151df49049個(gè)人年收入相關(guān)性.084.2041.000顯著性（雙側(cè)）.558.151.df49490個(gè)人年收入打折消費(fèi)比相關(guān)性1.000-.086顯著性（雙側(cè)）.551df048年齡相關(guān)性-.0861.000顯著性（雙側(cè)）.551.df480a. 單元格包含零階 (Pearson) 相關(guān)。H0：兩者不相關(guān)。上表中的上半部分輸出的是變量兩兩之間的簡單相關(guān)系數(shù)，打折消費(fèi)比與年齡之間相關(guān)系數(shù)為-0.067；表下半部分是偏相關(guān)分析的輸出結(jié)果，第一行為偏相關(guān)系數(shù)，第二行為相伴概率；第三行為統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的自由度。剔除個(gè)人年收入的影響，打折消費(fèi)比與年齡之間相關(guān)系數(shù)為-0.086.所以，在顯著性水平下，打折消費(fèi)比與年齡之間相關(guān)性不高。三 距離分析1 “分析”“相關(guān)”“距離”距離分析根據(jù)距離測度含義的差異，可以分為兩種：相似性測度（Sinilarities）和不相似性測度（Dissimilarities）。變量間距離是進(jìn)行不相似性