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1、.1SPSS數(shù)據(jù)分析-第7講SPSS數(shù)據(jù)分析教程.2主要內(nèi)容 n相關(guān)分析的基本概念n如何繪制各種散點(diǎn)圖n三種相關(guān)系數(shù)的偏相關(guān)分析的概念、方法和結(jié)果解釋n列聯(lián)表分析.3相關(guān)分析的基本概念和散點(diǎn)圖.4什么是相關(guān)分析n相關(guān)分析是分析客觀事物之間關(guān)系的定量分析方法。許多事物或現(xiàn)象之間總是相互聯(lián)系的,并且可以通過(guò)一定的數(shù)量關(guān)系反映出來(lái)。n比如,教育需求量與居民收入水平之間,科研投入與科研產(chǎn)出之間,投資額和國(guó)民收入等等,都有著一定的依存關(guān)系。 .5相關(guān)關(guān)系的種類n相關(guān)關(guān)系的種類:是否線性q線性相關(guān)n正相關(guān)n負(fù)相關(guān)q曲線相關(guān) n相關(guān)關(guān)系的種類:據(jù)變量的度量類型q定類變量和定類變量之間的相關(guān)q定序變量和定序變

2、量之間的相關(guān)q尺度變量和尺度變量之間的相關(guān) .6相關(guān)分析的作用n判斷變量之間有無(wú)聯(lián)系n確定相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式及相關(guān)分析方法 n把握相關(guān)關(guān)系的方向與密切程度 n為進(jìn)一步采取其他統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析提供依據(jù) n用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè) .7散點(diǎn)圖 n相關(guān)散點(diǎn)圖是觀察兩個(gè)變量之間關(guān)系的一種非常直觀的方法。散點(diǎn)圖以橫軸表示兩個(gè)變量中的一個(gè)變量,以縱軸表示另一個(gè)變量,將兩個(gè)變量之間相對(duì)應(yīng)的變量值以坐標(biāo)點(diǎn)的形式逐一標(biāo)在直角坐標(biāo)系中,通過(guò)點(diǎn)的分布形狀、分布模式和疏密程度來(lái)形象描述兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。 .8散點(diǎn)圖舊對(duì)話框 ncar_sales.sav記錄了對(duì)市面上常見(jiàn)汽車的調(diào)查結(jié)果,它包括車的長(zhǎng)、寬、凈重等物理指標(biāo),同時(shí)

3、還有車的廠家、型號(hào)、新車售價(jià)、發(fā)動(dòng)機(jī)、馬力、耗油量等。我們想考察車的耗油量是否和售價(jià)有關(guān)系,是否車越省油價(jià)格越高呢?.9.10.11.12用圖表構(gòu)建程序繪制散點(diǎn)圖 .13相關(guān)系數(shù) n通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)分析變量之間相互關(guān)系的方法。n計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方法很多,由于我們所面對(duì)的各種變量都具有不同的性質(zhì)和類型,因此應(yīng)當(dāng)根據(jù)變量的特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆治鱿嚓P(guān)的方法。對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù),計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方法也不相同 。.14線性相關(guān)的度量尺度數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的度量nPearson相關(guān)系數(shù)n相關(guān)系數(shù)的數(shù)值范圍是介于1與 +1之間:q如果| 0,表明兩個(gè)變量沒(méi)有線性相關(guān)關(guān)系。q如果| 1 ,則表示兩個(gè)變量完全直線相關(guān)。線

4、性相關(guān)的方向通過(guò)相關(guān)系數(shù)的符號(hào)來(lái)表示,“+”號(hào)表示正相關(guān),“”表示負(fù)相關(guān)。.15n相關(guān)系數(shù)為0或接近于0不能說(shuō)明兩個(gè)變量之間沒(méi)有相關(guān)性,它只說(shuō)明沒(méi)有線性相關(guān)性。不能排除具有其它非線性關(guān)系。nPearson 相關(guān)系數(shù)是一種線性關(guān)聯(lián)度量。如果兩個(gè)變量關(guān)系密切,但其關(guān)系不是線性的,則 Pearson 相關(guān)系數(shù)就不是適合度量其相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量。.16nSPSS的雙變量相關(guān)可以計(jì)算兩個(gè)或者兩個(gè)以上變量間的協(xié)方差和Pearson相關(guān)系數(shù)。同時(shí)還可以檢驗(yàn)該相關(guān)系數(shù)是否顯著區(qū)別于0。n設(shè)相關(guān)系數(shù)為,則SPSS相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的原假設(shè)為:qH0:| =0.17ncar_sales.sav記錄了對(duì)市面上常見(jiàn)汽車的調(diào)查結(jié)

5、果,它包括車的長(zhǎng)、寬、凈重等物理指標(biāo),同時(shí)還有車的廠家、型號(hào)、新車售價(jià)、發(fā)動(dòng)機(jī)、馬力、耗油量等。我們想考察車的耗油量是否和新車售價(jià)有關(guān)系,是否車越省油價(jià)格越高呢?.18n選擇【分析】【相關(guān)】【雙變量】 .19.20.21Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)定序變量之間的相關(guān)性的度量n斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)的適用條件為:q兩個(gè)變量為定序變量。q一個(gè)變量為定序變量,另一個(gè)變量為尺度數(shù)據(jù),且兩總體不是正態(tài)分布,樣本容量n不一定大于30。.22n設(shè)D是兩個(gè)變量每對(duì)數(shù)據(jù)的等級(jí)差,n是樣本量。 則Spearman相關(guān)系數(shù)為:.23n每周看電視的時(shí)間和IQ之間的關(guān)系,我們用Spearman等級(jí)相關(guān)分析二者的相關(guān)性。.24

6、.25Kendall的tau-b(K) nKendall的tau系數(shù)是另一種計(jì)算定序變量之間或者定序和尺度變量之間相關(guān)系數(shù)的方法。Spearman的等級(jí)相關(guān)系數(shù)可以方便檢驗(yàn)兩個(gè)定序變量是否相關(guān),但是很難具體解釋兩個(gè)變量如何相關(guān)及相關(guān)程度。Kendall的等級(jí)相關(guān)系數(shù)可以同時(shí)反映兩個(gè)變量的相關(guān)程度。.26n設(shè)樣本量為n,考察兩個(gè)變量X和Y之間的相關(guān)關(guān)系,X和Y的取值記為xi,yi。所有像(xi,yi)對(duì)的個(gè)數(shù)為n(n-1)/2。和分別表示和的秩次,如果對(duì)于任意k,有我們稱(xk,yk)為同序?qū)?;否則,稱為逆序?qū)?。n總的同序?qū)Φ膫€(gè)數(shù)記為nc,逆序?qū)Φ膫€(gè)數(shù)記為nd,則Kendall的Tau系數(shù)的定義為: .27偏相關(guān)分析 n政府醫(yī)療基金的投入和發(fā)病率之間存在關(guān)系嗎?盡管您可能希望存在一個(gè)負(fù)相關(guān)的關(guān)系,但是它們之間的相關(guān)系數(shù)表明二者存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,即隨著醫(yī)療基金的增長(zhǎng),發(fā)病率也表現(xiàn)為增長(zhǎng)。不過(guò),對(duì)保健提供商的拜訪率的控制,實(shí)際上消除了所觀察到的正相關(guān)。保健基金和發(fā)病率顯示為正相關(guān)的原因僅僅是,當(dāng)基金增長(zhǎng)時(shí),更多的人可以獲得保健服務(wù),從而導(dǎo)致醫(yī)生和醫(yī)院所報(bào)告的病例更多。 .28nSPSS的“偏相關(guān)”過(guò)程計(jì)算偏相關(guān)系數(shù),該系數(shù)在控制一個(gè)或多個(gè)附加變量效應(yīng)的同時(shí)描述兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。n打開(kāi)health_funding.sav數(shù)

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