6第六讲 相关分析
第六相关与回归分析优秀课件
非线性相关
不相关
三、相关关系分析的方法
相关关系的分析方法回相归关分分析析法法
（一）相关分析
1. 相关分析主要用于测定具有相关关系的 变量之间相互关系的密切程度。
2. 是回归分析的基础。 3. 分析方法主要有：
绘制散点图、编制相关表、计算相 关系数或相关指数等。
（二）回归分析
(Regression)
相关系数
(取值及其意义)
1. r 的取值范围是 [-1,1] 2. |r|=1，为完全相关
r =1，为完全正相关 r =-1，为完全负正相关
3. r = 0，不存在线性相关关系 4. -1r<0，为负相关 5. 0<r1，为正相关 6. |r|越趋于1表示关系越密切；|r|越趋于0表示关
系越不密切
1. 研究具有相关关系的变量值之间一般的 数量变动关系，即自变量发生变化时， 因变量平均会发生多大的变化。
2. 通过建立回归方程进行分析。 3. 回归方程除可用于研究相关变量之间的
一般数量变动关系外，还常用于进行预 测。
回归模型的类型
回归模型
一元回归
多元回归
线性回归 非线性回归 线性回归 非线性回归
表6-3Biblioteka 样本序号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计
智商值x
110 120 130 126 122 121 103 98 80 97 1107
相关系数计算表
劳动生产率（件/小时）y
x2
散点图
(例6.2)
消费支出（百元）
90 75 60 45 30 15
0 0
50
100
150
可支配收入（百元）
二、相关系数及其检验
6-第六讲-杆件有限元分析
3 0 1 2 k ji 2 2 k jj 3
补充-整体分析
补充-整体分析
整体刚度矩阵的建立 (3) 编码法
杆件有限元分析：案例
四 杆 桁 架 结 构
杆件有限元分析：案例
(1) 结构的离散化与编号
四 杆 桁 架 结 构
对该结构进行自然离散，节点编号和单元编号如上图所示，有关节点 和单元的信息见表1至表3。
杆件有限元分析：案例
(1) 结构的离散化与编号
四 杆 桁 架 结 构
对该结构进行自然离散，节点编号和单元编号如上图所示，有关节点 和单元的信息见表1至表3。
杆件有限元分析：案例
(2) 各个单元的矩阵描述
四 杆 桁 架 结 构
由于所分析的结构包括有斜杆，所以必须在总体坐标下对节点 位移进行表达，所推导的单元刚度矩阵也要进行变换，各单元 经坐标变换后的刚度矩阵如下。
基本概念 回顾：杆件有限元分析
(3) 单元应变场的表达 由弹性力学中的几何方程，有1D问题的应变
1D 杆 单 元
其中
叫做几何矩阵(strain-displacement matrix)。
基本概念 回顾：杆件有限元分析
(4) 单元应力场的表达 由弹性力学中的物理方程，有1D问题的应力
1D 杆 其中 单 元 叫做应力矩阵(stress-displacement matrix)
2D 杆 单 元
回顾：杆件有限元分析
(2)整体坐标系下的单元刚度方程
2D 杆 单 元
(3)整体坐标系下的单元应力
补充-整体分析
整体刚度矩阵的建立 (1) 位移转换法
补充-整体分析
整体刚度矩阵的建立 (1) 位移转换法
补充-整体分析
《相关分析 》课件
协方差公式
可用于计算两个变量之间的关 系强度及其方向。
相关系数公式
用于计算两个变量之间的线性 相关程度。
其他方法
也包括误差相关、偏相关等。
相关系数的种类
1 皮尔逊相关系数
最常用，适用于线性关系。
3 判定系数
用于评估模型拟合程度。
2 斯皮尔曼相关系数
用于非线性关系，适合序列型数据。
相关性分析的意义与应用
1
评估关键指标
可用于评估投资组合的风险与回报潜力。
2
了解因果关系
不同变量之间的相关程度可指导多元回归的建模。
3
筛选重要特征
可用于数据降维，提高模型预测准确性。
点相关与区域相关的区别与联系
点相关
指单个数据点与线性回归直线的相关性。
区域相关
指离散数据的相关性，可用于分析空间上存在的相关性。
联系
区域相关可视为多个点相关的叠加，可用于实现更全面的相关分析。
误差相关的概念及其计算方法
含义
误差相关可用于研究两个变量 的偏差程度及其相关性。
计算方法
可使用皮尔逊相关系数和标准 差计算偏差的相关性。
数据可视化
误差相关通常通过误差棒图或 热图进行可视化展示。
偏相关的概念及其应用
1
含义
偏相关通过消除第三个变量的影响，评估两个变量之间的直接相关程度。
2
应用
可用于模型建立中，确定多个变量中哪些需要同时考虑或排除。
应用
在金融、气象、工业生产等领 域中，可用于预测未来趋势， 进行监测等。
计算方法
可使用自相关函数和偏自相关 函数等方法进行计算。
相关性分析常见错误与解决方法
1 小样本效应
第六讲_内容分析法
编码表
• 编码表的信度主要指编码员信度：即不同 的编码员用同样的编码表对相同的内容进 行编码时，其判断意见应该是一致的。 比如，判断影像中某一“人物形象”， 对其着装归类，A归为“时尚”，B归为保 守，说明编码员信度不够。 编码员培训是提高编码员信度的重要途径。
36
六、培训编码员
（一）一般注意事项
26
一、提出研究问题或假设
• 避免纯粹的“为了分析而分析”
清楚的研究目的
理论验证、现象描述与解释、实践指点
条理化的研究思路
研究主题与任务是内容，研究方法是形 式，形式服务于内容
27
二、确定研究范围
• 详细说明所分析的传播内容的界限，即明 确研究总体。 包括传播属性界限、种类界限、周期 界限等 太宽，可操作性差 太窄，研究对象没有足够的出现机会
23
第二部分 内容分析的基本步骤
一、提出研究问题或假设 二、确定研究范围
三、从研究范围中抽取适当的样本
四、选择并确定分析单位
24
内容分析的基本步骤
五、编制内容分析的编码表
六、培训编码员 七、进行编码员信度分析
八、进行编码表对所有的分析内容编码
25
内容分析的基本步骤
九、数据的录入和查错
十、对数据资料分析并进行解释 在理论上，内容分析应该遵循这些步骤 进行，但在实际操作中，根据研究者准备 工作的情况，也可以把几个步骤合并进行。
比如要研究电视广告，要确定哪几个电视台 或频道。如果是一类分析，则取能代表该类的载 体；如果是比较分析，则要取比较类型相关的各 类载体的代表。 这一阶段研究者可能会取主观抽样。
30
内容抽样
第二阶段，抽取研究时间
纵向趋势分析，则取几个时间段，段内 各时间点可以按等距抽样，距离周期与内 容周期避开； 也可以按混合周抽样，即从段内的所有 周一中抽一天代表周一，所有周二中抽一 天代表周二，…… 再组成混合周 如果是横向比较分析，则取同一时间点 （或时间段）的不同载体的内容 或者是纵向与横向混合抽样
初中数学中考第六讲三角形知识点分析
a60第4题图NPOA第六讲：三角形知识梳理知识点1. 三角形的定义三角形是多边形中边数最少的一种。
它的定义是：由不在同一条直线上的三条线段首尾顺次相接组成的图形叫做三角形。
三条线段不在同一条直线上的条件，如果三条线段在同一条直线上，我们认为三角形就不存在。
另外三条线段必须首尾顺次相接，这说明三角形这个图形一定是封闭的。
三角形中有三条边，三个角，三个顶点。
重点：三角形分类的依据 难点：三角形分类的划分 （1）(2)例：如果三角形的一个外角等于它相邻内角的2倍，且等于它不相邻内角的4倍，那么这个三角形一定是（ ）A 、锐角三角形B 、直角三角形C 、钝角三角形D 、正三角形 解题思路：根据角度来判断是哪一种三角形。
答案B练习：如图，已知OA ＝a ，P 是射线ON 上一动点（即P 可在射 线ON 上运动），∠AON ＝600，填空： （1）当OP ＝时，△AOP 为等边三角形；（2）当OP ＝时，△AOP 为直角三角形；（3）当OP 满足时，△AOP 为锐角三角形； （4）当OP 满足时，△AOP 为钝角三角形。
答案：（1）a ；（2）a 2或2a ；（3）2a ＜OP ＜a 2；（4）0＜OP ＜2a或OP ＞a 2重点：掌握三角形三条重要线段的概念 难点：三角形三条重要线段的运用三角形中的主要线段有：三角形的角平分线、中线和高线。
这三条线段必须在理解和掌握它的定义的基础上，通过作图加以熟练掌握。
并且对这三条线段必须明确三点： （1）三角形的角平分线、中线、高线均是线段，不是直线，也不是射线。
（2）三角形的角平分线、中线、高线都有三条，角平分线、中线，都在三角形内部。
而三角形的高线在当△ABC 是锐角三角形时，三条高都是在三角形内部，钝角三角形的高线中有两个垂足落在边的延长线上，这两条高在三角形的外部，直角三角形中有两条高恰好是它的两条直角边。
（3）在画三角形的三条角平分线、中线、高时可发现它们都交于一点。
第六章相关分析
（一）Pearson相关（直线相关）
直线相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation)，用于双变量正态分布(bivariate normal distribution)资料。其性质可由图9-6散点图直观的说明 。 目的：研究 两个变量X,Y数量上的(线性)依存（或相关 ） 关系。
2、怎样编秩
• 编秩就是将观察值按顺序由小到大排列，并用序 号代替原始变量值本身。不同的实验设计类型， 有不同的编秩规则，
3、 Spearman秩相关
概念及适用条件 （1）概念 两变量是等级测量数据，且总体不一定呈正
态分布，样本容量也不一定大于30，这样两变量 的相关，称为等级相关（斯皮尔曼相关） 。
相关系数的意义与计算
1. 意义：相关系数（correlation coefficient） 又称Pearson积差相关系数，用以符号r表示样本 相关系数，符号 表示其总体相关系数来说明具
有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方
向。
相关系数没有单位，其值为-1≤r≤1。r值为正表 示正相关，r值为负表示负相关，r的绝对值等于 1为完全相关，r=0为零相关。
• 两组各有5个变量值。现在依从小到大的顺序将它 们排列起来，并标明秩次，结果如下：
• A组
2.6 3.2
4.7 5.2 6.4
• B组 1.7 2.3 2.6 3.6 3.7
• 秩次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
• 原始值中有两个“2.6”，分属A、B组，它们的秩 次应是3和4，然而它们的数值本来是同样大小的 ，哪组取“3”，哪组取“4”呢？我们计算它们的 平均数（3+4）/2=3.5，作为“2.6”的秩次，称为 “平均秩次”，这样才公平合理。这样两组所得 的秩次及秩和如下：
6_第六讲(关联规则分析)
每个关联规则可由如下过程产生：
对于每个频繁项集 l，产生 l 的所有非空子集； sup port _ count(l ) 对于每个非空子集s，如果 sup port _ count( s) min_conf 则输出规则“ ” s (l s)
Apriori算法—用伪码表示其形式00 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
假设最小支持度为50%， 最小置信度为50%，则有 如下关联规则
A C (50%, 66.6%) C A (50%, 100%)
大型数据库关联规则挖掘中如何降低计 算复杂度，提高关联规则效率
由事务数据库挖掘单维布尔关联规则
最简单的关联规则挖掘，即单维、单层、布尔关联规 则的挖掘，而且我们的举例尽量不涉及概念分层。
Items Bought A,B,C A,C A,D B,E,F
首先挖掘频繁项集，其前提条件是： 最小支持度 50%，且最小置信度 50%
Transaction ID 2000 1000 4000 5000
Apriori算法（计算大型数据库时挖掘关联规则的常用算法之一）
Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识（prior knowledge），通过逐层搜索的迭代方法，即将k-项 集用于探察(k+1)-项集，来穷尽数据集中的所有频繁 项集（通过先验知识挖掘未知知识）。
Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁 的。（ A B 模式不可能比A更频繁的出现，即A与
先找到频繁1-项集集合（即单个项出现的频率）L1,然后用L1 找到频繁2-项集集合L2，接着用L2找L3，直到找不到频繁k项集，找每个Lk需要一次数据库扫描，过程用到下面性质。
6第六讲 商的变化规律
商的变化规律
商的变化规律 1、两个数相除，如果被除数乘几，除数不变， 则商就乘几。 2、两个数相除，如果被除数除以几，除数不变， 则商就除以几。 3、两个数相除，如果被除数不变，除数乘几， 则商就除以几 4、两个数相除，如果被除数不变，除数除以几， 则商就乘几。
1、两个数相除，如果被除数乘几，除 数不变，则商就乘几。
3×120=360 答：商是7，余数是360。
答：商是8，余数是6。
1、两个数相除，如果被除数乘几，除数不变 ，则商就乘几。
练习二
1、两个数相除，商是450，如果被 除数乘5，除数不变。新的商是多少?
450×5=2250 答：新的商是2250。
3、两个数相除，商是27，如果被 除数乘12，除数乘6。新的商是多 少?
12÷6=2
2、两个数相除，商是450，如果被除 数不变，除数乘3，新的商是多少?
450÷3=150 答：新的商是150。
拓 展3 在除法算式128÷4中，
如果被除数乘3，除数乘6。商有
什么变化?
分析与解答：128÷4=32，被除数
乘3，即128×3，除数乘6，即4×6，
商为： （128×3）÷(4×6)
32×3÷6
=384÷24
=96÷6
=16
=16
128÷4=32 也就是 6÷3=2
32÷2=16 答：商就除以2，由原来的32变为16。
拓 展4 在除法算式144÷12中，
拓 展5 在除法算式128÷4中，
被除数乘6，除数除以3。商有什
如果被除数除以4，除数乘2。商
么变化?
有什么变化?
分析与解答：144÷12=12，在除法
分析与解答：128÷4=32，被除数
组织行为学 第六讲 群体行为分析
应用：期未考试要到了，小张同学是公认的品学兼优的好学生， 并是入党积极分子，但最近一段时间由于做兼职，学业难免 有所荒废，不敢保证每门功课都80分以上。而学校有规定， 如果学生单科成绩80分以下，将不发展其成为预备党员。这 种情况下，请你帮张同学想想办法。
2、留面子技术the door-in-the-face technique
语言（即说出的话） 7%
可视性的,外表的：55% （非语言的） 眼神 身体语言 手势 面部表情
语调 38% 音频/音调/音量/音质 语速、顿挫 声音的吸引力 声音的可信度
艾伯特.梅拉比安
表：非语言沟通形式
非语言表述
手势
脸部表情
行为含义
柔和的手势表示友好、商量，强硬的手势则意味着： “我是对的，你必须听我的”。
二、诱导人们依从的社会影响技术
1、登门槛效应the foot-in-the-door technique
原指推销员只要能把脚踏进客户的大门，最后就有 可能成功地让客户购买商品，实现推销目的。 社会心理学：用“登门槛效应”泛指一切在提出一 个较大要求之前，先提出一个较小要求，从而诱使 他人对较大要求接受性增大的现象。
三、群体内的竞争合作
工作较为简单，竞争优于合作；工作较为复杂，合作优于 竞争 若群体有明确的目标，则群体合作的工作成绩优于个人竞 争的成绩；若工作本身缺乏内在兴趣，则个人竞争的工作 成绩优于群体合作的成绩
四、合作的条件
目标的共同性 利益的互惠性 行为的协调性 分工的明确性
五、合作策略
副语言
通过非语词的声音 重音、声调的变化 哭、笑 停顿来实现
心理学研究发现，低音频是与愉快、烦恼、悲 伤的情绪相联系的，而高音频则表示恐惧、惊 奇或气愤。 副语言研究者迪保罗的研究发现，鉴别别人说谎 的最可靠线索就是声调。 测谎仪可以通过分析人们说话的节奏，声音的频 率、波长等信息来判断当事人是否在说谎。
06第六章+相关与回归分析
相关与回归分析
第一节 基本概念 第二节 简单线性相关分析 第三节 一元线性回归分析
第六章 相关与回归分析
第一节 基 本 概 念
1.1 函数关系与相关关系 1.2 相关关系的种类内容 1.3 相关分析及其 1.4 回归与回归分析 1.5 相关分析与回归分析关系
1.1 函数关系与相关关系 函数关系：
3.446609
第六章 相关与回归分析
x y
191.24 216.00 258.18 343.97 368.55 403.34 429.76 431.20 459.55 457.80
3Hale Waihona Puke 59.59222.2 相关系数的特征及判别标准
解法 2
n x y x2 y2 x y
10 6470 5.813 4814300 3.446609 3559.59
403 162409
0 628210
y y
0.1017 0.00937 0.0827 0.0677 -0.0143 0.0207 -0.0373 -0.0913 -0.0763 -0.1453
0
y
2
y
x xy y
0.01034289 -37.3299
0.00877969 -30.6399
0.00651249 -20.7399
0
x
2020/5/23
第六章 相关与回归分析
34
参数、的最小二乘法估计(OLS估计)
2020/5/23
第六章 相关与回归分析
35
3.2 一元线性回归模型的参数估计 最小二（平方）乘法：
Q βˆ 1 , βˆ 2 yi βˆ 1 βˆ 2xi 2
整
第六讲 公众心理分析
第六讲公众心理分析主要内容：一、公众知觉、需要、态度分析二、公众流行、流言、舆论分析一、知觉.需要。
态度（一)知觉1、知觉的概念大脑对当前直接作用于感觉器官的客观事物的整体反映。
2、知觉的选择性在知觉过程中，为清晰反映对象,总从许多事物中被动或主动选择知觉对象，这就是知觉的选择性。
1。
客观原因：知觉对象本身的特征；背影的差别；对象的组合.2.主观：需要和动机；兴趣；性格；气质；经验知识。
3、知觉的偏见人们在感知事物时，由于特殊的主观动机和外界刺激,对事物产生一种片面的或歪曲的印象。
引起原因：一是首因效应（第一印象）、二是近因效应、三是晕轮效应(以偏概全）、四是定型作用.（二）需要与公众行为1.需要的定义是人对特定目标的渴求与欲望，是推动行为的直接动力。
2。
马斯洛需要层次理论三方面内容：人类有5种基本需要，需要是有层次的。
2、需要的五个层次①生理的需要低层次②安全的需要③社交的需要：归属和爱的需要④尊重的需要高层次⑤自我实现的需要3、五种需要的排列关系马斯洛认为，对一般人来说，这五种需要由低到高依次排或一个阶梯。
4、优势需要决定行为马斯洛认为，在同一时间地点条件下，人有许多需要。
（三）态度与公众行为1、态度及其结构（1)态度：是人们在认识和行为上相对固定的倾向，包括人对事物和社会认知的倾向，情感的倾向和意图的倾向，比如赞成或反对、喜欢和厌恶、肯定或否定等，这些倾向一经形成就比较稳定，比较持久地影响着人们对事物的判断和看法，影响着人们的行为方向和方式。
(2）态度的结构认知、情感、意图三因素。
2、态度的特征1。
态度的社会性2。
态度的针对性3.态度的协调性4。
态度的稳定性5。
态度的两极性6。
态度的间接性3、影响和改变态度的因素：1.社会因素2.团体因素3。
宣传因素4。
个性因素4、霍夫兰的说服模式霍夫兰认为人的态度的改变主要取决于以下三方面：(1）说服者的条件（2）信息本身的说服力（3)问题的排列技巧二、流行、流言以及舆论（一）流行1、流行的概念：流行（或时尚）是一种群众性的社会心理现象，是指导社会上许多人都去追求某种生活方式,使这种生活方式在较短的时期内到处可见，从而导致了彼此之间发生连锁性的感染,即所谓的“一窝蜂"现象。
第六讲 产权理论案例分析
任何一种产权安排，如果它不能帮助人们形成 他们经济行为的稳定预期，不能有效地克服 机会主义行为，或者排他性软弱，从而不能 保障人们通过生产努力最大化来实现收益最 大化，那么，不仅经济增长成为幻想，而且 会导致经济秩序和社会生活的混乱。山地承 包之所以没有取得象农地那样的效果，而是 诱发了反向积极性，关键就在于其产权安排 的不合理，即已经给出的制度安排与农户山 地经营所需的制度服务环境的不一致，从而 造成了农户行为的预期不足，而且现有的产 权制度安排的运作和实施费用亦十分高昂。 具体而言：
8.1 故事 贵州省从1979年底就开始了大面积推行家庭承 贵州省从1979年底就开始了大面积推行家庭承 包制。在农业种植方面极大地调动了农民的 生产积极性，大大缓解了始终不能解决的群 众温饱问题。但在山地开发方面则诱发了农 民的破坏积极性，创造了农村改革后毁林开 荒的“奇迹” 1980年全省毁林开荒32.25万 荒的“奇迹”。1980年全省毁林开荒32.25万 亩，1981年50.60万亩，1982年虽采取了管制 亩，1981年50.60万亩，1982年虽采取了管制 措施，但毁林仍达30.56万亩。 措施，但毁林仍达30.56万亩。从而成为继 1958年 大跃进”时的“大炼钢铁” 1958年“大跃进”时的“大炼钢铁”、“十 年浩劫”中的“以粮为纲” 年浩劫”中的“以粮为纲”之后的第三次生 态大破坏
其一，产权中的收益权规定了产体主体获取与 其努力相应收益的权利。产权经济学家将经 济行为的努力分为两种，一种是生产性努力， 它指人们努力创造财富，另一种是分配性努 力，是指人们努力将别人的财富转化为自己 的财富。当产权的排他性软弱，当分配性努 力比生产性努力成本更低、收入更高时，人 们就会选择分配性努力。从这个意义上讲， 产权，特别是收益权是否得到明确界定和有 效实施，对山地承包制具有怎样的激励功能 和保险功能将是决定性的。
第6章相关分析与回归分析
将上表计算结果代入公式为：
r
nxyxy
nx2x2 ny2y2
9202296 91 83 59 258734 0.993
9433057 66 13 627 9959454 7248972634
相关系数较大，这说明人均消费额与人均国内生产总值 高度相关。
有人测试出火灾现场的消防员人数和该场火灾造成的损 害之间有很强的正相关 ，可否认为派出的消防员越多造 成的损害越大 ？
确定因果关系的方法——定性分析。
2019/9/19
自变量与因变量
自变量：是引起某种结果变化的原因，它是可以控制、给 定的值，常用x表示； 因变量：是自变量变化的引起结果量，它是不确定的值， 常用y表示。
偏相关：在复相关的研究中，假定其他变量不
变，专门研究其中两个变量之间的相关关系时 称其为偏相关。
注意：并非所有的变量之间都存在相关关系，因此需要用 相关分析方法来识别和判断。
2019/9/19
三、相关分析
相关分析就是运用一定的方法对变量之间的依存
关系密切程度进行测定的过程。
发生车祸的次数与司机的年龄有关吗 ？ 一年的葡萄酒消耗量（平均每人喝葡萄酒摄取酒精的 升数）以及一年中因心脏病死亡的人数（每十万人死 亡人数）之间有关系吗？ 身高与足迹长度有关吗？
(a)正相关\直线相关 (b)负相关\直线相关 (c)正相关\曲线相关
2019/9/19
(d)负相关\曲线关 系
(e)负相关直线相 关(相关程度较小)
(f )不相关
2019/9/19
（三）相关系数（相关关系的测度）
相关系数的意义： （1）对变量之间关系密切程度的度量； （2）若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体
第六讲 语义指向分析
第六讲语义指向分析6.16.1.1 我们在第四章把语义特征分为三类：词汇语义特征、结构语义特征和语用语义特征。
其中词汇语义特征决定词语在句法结构中的分布特征，或者词语之间相互组合的可能性；结构语义特征和语用语义特征则跟表达意图或话语环境有关，有时结构语义特征和语用语义特征可能相互重叠在一起。
例如：1a.b.c.d. （1）中各例的“香喷喷”在词汇语义特征上都跟“猪蹄”相容，但不同位置对“香喷喷”所赋予的结构语义特征有所不同：（1）a直述状态，具有[＋直述]的结构语义特征；（1）b强调主观努力的状态，具有[＋主观努力]的结构语义特征；（1）c强调行为结果的状态，具有[＋强调]的结构语义特征；（1）d表示补充或说明，并无强调意味，具有[＋补说]的结构语义特征。
这些由结构赋予的语义特征同时也是说话人根据话语环境对词语的语序自觉调适的结果，正是在这个意义上结构语义特征和语用语义特征有时具有一致性。
6.1.2 可以看出，词汇语义特征是稳定的，而结构语义特征和语用语义特征则随着结构或语序的变化而改变。
因此相比之下，词汇语义特征是第一位的，而结构语义特征和语用语义特征则是第二位的，前者是基础，后者是前者在言语活动中由结构或语序赋予的一种附加意义，或叫做寄生意义。
因此，一旦词语的词汇语义特征跟句中或句外相关实体不存在语义上相容的可能性，整个句子就变得不可理解，尽管其结构语义特征和语用语义特征仍然存在。
例如：2a.b.c.d. （2）b-c的“香喷喷”在人们的认知环境里，很少跟“中药”的味道发生联系，因此在受话人的解码过程中不能在句中找到具有与之相容的语义特征的词语，整个句子的合法性可疑。
这种情况说明，一个词语要进入句子发挥交际作用，就必定与句中别的成分或交际语境中的某一实体存在语义上的联系，反过来说，一个合法的句子的各个组成成分总是能够在句中或交际语境中找到与之组配的对象。
任何一厢情愿的组配都会造成不合格的句子。
第六讲 假设检验之二
Bivariate是统计两个变量之间的关系，如果一次 测量中测量的变量较多，则会出现如图6-9所示 的相关矩阵。
图6-9 相关矩阵
图6-9给出了受教育年限、工作时间、现在工资和初始工资 四个变量之间的两两相关结果。
思考题
1．下列层次的变量在进行相关分析时，采用 的相关测量法有哪些? （1） 定类变量—定类变量； （2）定距变量—定距变量； （3）定序变量—定序变量； （4）定类变量—定距变量。 4．不同测量方法所对应的假设检验的方法有何 不同?
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相关测量和检验的SPSS应用
图6-1
图6-2
例6—1 数据data4是随机抽样样本，分析青年 的初始工资与现在工资的关系，并推断这种关 系在总体中是否存在。 打开数据文件data 4后，依次单击“AnalyzeDescriptive Statistics一crosstabs,打开如图 6—3所示对话框。分别将“现在工资”和“初 始工资”变量放入Row(s)和Column(s)框中,如 图6-3所示。
关系强度的测定
关，即和表的行数和列数有关，且无论如何也 达不到1。
部分交互分类表C值的上限
例：工人的工作满意度和归属感（人）
对上述同样的数据，我们可以得到：
同样的数据，我们用G求Z值时的结果是2.72，用 S求Z值时的结果则是3. 37，用前者比用后者进 行推断时更保守，前者通常会低估了Z值，后者 较为精确，但计算较麻烦.
图6-3 选择要分析的变量
(2)单击“statistics”按钮，打开对话框。因为初始工资和现在 工资都是定距变量，所以选择Correlations命令，见图6—4。 单击“Continue”按钮，回到图6—3.
生物统计上机操作第六讲相关分析与回归分析
研究生《生物统计学》课程第六讲相关分析与回归分析主要内容：一、线性相关分析1、两变量相关分析2、多变量相关分析二、回归分析1、一元线性回归分析2、多元线性回归分析3、曲线回归分析一、线性相关分析：用于研究变量之间密切程度的统计方法使用SPSS中Correlate模块相关系数是以数值的方式精确地反映两个变量之间线性关系的强弱程度，利用相关系数进行变量间线性关系的分析，即相关分析。
包括两个步骤：①计算样本的相关系数r；②对两样本来自的总体是否存在显著的线性关系进行推断。
Pearson简单相关系数：计算连续变量或等间距测度的变量之间的相关系数（系统默认）；Kendall τ相关系数：等级相关系数，只能在两变量均属于有序分类时使用；Spearman等级相关系数：度量定序型变量间的线性相关关系，非参数相关分析。
（一）两变量相关分析1、案例分析：有人研究黏虫孵化历期平均温度（x, ℃）与历期天数（y, d）之间的关系，求出平均温度与历期天数的线性相关系数x，平均温度（℃）y, 历期天数（d）（1） 建立数据文件，在Variable Vew 中定义变量“平均温度”、“历期天数”，小数位数均为1，输入数据；（2） 相关分析：[Analyze]=>[Correlate]=>[Bivariate]（两变量相关分析），打开[BivariateCorrelation]主对话，将“平均温度”、“历期天数”引进[Variables]（变量）框； （3） 在[Correlation Coefficients]复选框中选择“Pearson ”（系统默认），选中[Flagsignificant correlations]，将对显著的相关系数加“*”标志（若为1个星号*，表示P<，差异显著；若为2个星号**，表示P<，差异极显著）；（4） 单击[Options]进入“选项”对话框，选择[Means and standard deviations]计算各变量的平均值与标准差，[Continue]返回； （5） 单击[OK]，运行相关分析。
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3 Kendall和谐系数
多个评分者对多个被测者分别进行了评分，看 评分者之间是否有显著性差异。
例 ：6名教师对5篇作文进行评分，评分排 名如下。试问教师对 5 篇作文评分是否一致？
井冈山大学教育学院 jianxiaozhu2003@ 2011.11
数据格式：
表示6名评分者。
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选择相关系数的 类型，选用 Spearman项；
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对应的伴随概率为.019小于.05， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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选择要分析 的变量
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这不是肯德尔 和谐系数W， 不要选择。
执行分析后的结果： 表1 是 描述性统计分析表
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对应的伴随概率为.003小于.01， 即出现小概率事件，拒绝原假设。 即两个变量之间存在相关性。
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2 Spearman等级相关分析
适用条件：等级（分类）变量间的秩相关： Spearman相关系数。 例： 分析儿童情商分数与母亲耐心程度之间 的关系。
这里需要分两步骤进行：
第一步：求两个变量的等级变量（秩变量） 第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
第六讲
相关分析
2012-5-9
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本讲的主要内容： 相关分析的知识回顾 1 Pearson积差相关分析 2 Spearman等级相关分析 3 Kendall和谐系数
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相关分析的知识回顾
相关系数的计算有三种:Pearson、 Spearman和Kendall
n
n
Pearson相关系数：对定距变量的数据进行 计算，公式P207 Spearman和Kendall相关系数：对分类变 量的数据或变量值的分布明显非正态或分 布不明时，计算时先对离散数据进行排序 或对定距变量值排（求）秩。
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相关分析的知识回顾
在Analyze+Correlate下的三个子菜单：
n
1、Bivariate--相关分析，计算指定的两个变
Байду номын сангаас
量间的相关关系，可选择Pearson相关、 Spearman和Kendall 相关；同时对相关系数进行 检验，检验的零假设为：相关系数为0（不相关）。 给出相关系数为0的概率
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第一步：求两个变量的等级变量（秩变量）
激活 Analyze菜单选Transform中的Rank case命 令项，弹出Rank cases对话框
选择“儿童情商”、“母亲耐心”到右边的变量窗口。点击ok， 提交执行，可得，在数据窗口有两列变量出现：
2012-5-9
1 Pearson积差相关分析
适用条件：连续变量数据间的相关 。 例子：分析外语分数与智力测验分数之间是否 存在着相关。
SPSS菜单：Analyze －> Correlate －> Bivariate。
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第二步：在求等级变量（秩变量）的相关系数
激活 Analyze菜单选Correlate中的Bivariate...命令项， 弹出Bivariate Correlation对话框
n
2、Partial -- 偏相关分析，计算两个变量间
在控制了其他变量的影响下的相关关系，对相关系 数也进行检验，检验的零假设为：相关系数为0
n
3、Distance-- 相似性测度，对变量或观测量
进行相似性或不相似性测度
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SPSS菜单命令：
Analyze－> Nonparametric Tests－> k related Samples
Kendall 协同系数检验： H0 ：和谐系数 为0(多个评分者的评分标准是无关的、 或者是随机的，)
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【练习题】
1、根据 “某次心理测验数据”运用相关分析两种方法对S量 表的76个项目进行项目筛选，保留符合项目分析标准的 数据。 2、在“某次心理测验数据”数据中，以B量表为S量表的效 标量表，计算经过项目分析后的S量表（用完成了题目1 后保留下来的数据）的效标关联效度。 3、“裁判员评分情况”数据是6位裁判对10名跳水运动员的 跳水动作进行的打分。考察6名裁判的一致性系数。
相关分析的知识回顾
研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种 线性关系程度和方向的统计量，用r表示。 如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1;如果变量Y 与X间是统计关系，则-1<r<1, 如果x,y变化的方向一致， 如身高与体重的关系，则称为正相关，r>0，如果x,y变 化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，则称为负相关， r<0； 而r=0表示无线性相关，一般地， n |r|>0.95 存在显著性相关； n |r|0.8 高度相关； n 0.5 |r|<0.8 中度相关； n 0.3 |r|<0.5 低度相关； n |r|<0.3 关系极弱，认为不相关 注意：至于是否相关，我们的最终判断标准是统计检 验结果，即显著性水平。
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肯德尔和谐系数
卡方检验值，小于0.001，表示拒绝原 假设，表示和谐系数不为0，评分标准 之间存在相关性、有关联性。
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思考题
如果给出的是原始评分数据，没有给出分数的排名， 怎么进行统计分析？