第七章 线性相关分析.
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Shaanxi Normal University
进入要分析的变量摄食量、耗氧率 要求计算Pearson 相关系数 要求计算检验相关系数的双侧概率
2018/12/14
“相关分析”主对话 框 Variables框：摄食量、耗 氧量 选中pearson法和Twotailed检验
2018/12/14
陕西师范大学
OK
2018/12/14
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Variables框：甲、乙。
选择计算Kendall’s tau-b和Spearman秩相 关系数(黑白花奶牛 评分——等级变量)。 OK！
2018/12/14
陕西Βιβλιοθήκη Baidu范大学
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2018/12/14
b. Test of Significance框。用于确定进行相关系数的 Two-tailed双尾检验（系统默认设置）或One-tailed 单尾检验 c. Flag significant correlations。选择此项将对显著的 相关系数加上星号“*”标志（系统默认设置）， 单个星号“*”表示显著，两个星号“**”表示非 常显著。
2018/12/14
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评定结果
1、数据输入：
变量名为“甲”、“乙”；小数位（Decimals）依题意定义为 0。
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2018/12/14
2.简明分析步骤：
Analyze－Correlate－Bivariate Variables框：甲、乙 Kendall’s tau-b Spearman 进入要分析的变量甲、乙 要求计算Kendall’s秩相关系数 要求计算Spearman秩相关系数
2018/12/14
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2.简明分析步骤：
Analyze－Correlate－Bivariate
Variables框：摄食量、耗氧率 Pearson Two-tailed Options： Means and standard deviations 计算两变量的基本统计量 Continue OK 陕西师范大学
第七章
线性相关分析
2018/12/14
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自然界中的许多事物彼此间都存在相互联系、相互 制约的关系。因而在生物试验研究中，常常要研究两 个或两个以上变量间的关系。这种关系经常是一种不 确定的相关关系，即一个变量的取值受到另一个或多 个变量的影响，两者之间既有关系，但又不存在完全 确定的函数关系。例如：仔猪初生重与断奶重、鱼的 体长与体重、作物的产量与施肥量、药物的剂量与疗 效等问题。
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上图相关分析对话框说明：
a. Correlation Coefficients复选框组： Pearson法：计算连续变量或是等间隔测度的变量间的相 关系数r。 Spearman法：用于Spearman相关系数的计算。是最常用的 非参数相关分析（秩相关）。 Kendall’s法：计算Kendall’s等级相关系数，是一个用于反 映分类变量一致性的指标（主观评分），只能在两个变量均 属于有序分类时使用。
两变量间的相关性，通常用相关系数r来描 述它们的密切程度和相关方向。
计算公式：
2018/12/14
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例1 某科技人员养了35尾团头鲂，共重7.2kg，在水 温29℃条件下，测量摄食量（g）与耗氧率 （mgO2/kg.h）间的关系，结果如下表所示，试计算 摄食量与耗氧率的线性相关系数。
2018/12/14
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1.2 两个等级（秩）变量的相关分析
在生产实际中 ，有时会遇到一些变量时以有序等级作 为取值的，即以自然数1、2、……作为取值，这些变 量称为有序等级变量。 例2 中国黑白花奶牛的外貌评分等级一般分为特等80 分，一等75分，二等70分，三等65分4个等级（用1、 2、3、4表示）。甲乙两评委对10头母牛进行评定， 评定等级结果如下表所示。试分析甲乙两评委评分 的一致性。
2018/12/14
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•简单（线性）相关分析：对两个变量 间的直线关系进行的相关分析。
•偏相关分析：研究其余变量保持不变 的情况下两个变量间的线性相关。
2018/12/14
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1.1 两个变量间的相关分析
摄食量不同时团头鲂耗氧率的测定结果
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2018/12/14
1.数据输入
在Variable View 变量工作表中定义两个变量“摄食 量”、“耗氧率”。小数位（Decimals）依题意分 别定义为0和1。 在Data View 数据视图工作表中输入数据。
相关分析就是研究变量间相关关系的一种常用方法。
2018/12/14
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1 线性相关分析
在spss统计软件中的相关分析有三个方面 • Bivariate：两个变 量间 的相关分析 • Partial：偏相关分 析
• Distances：距离相 关分析
2018/12/14
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Options：选Means and standard deviations
2018/12/14
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3.结果分析：
平均值与标准差 两变量的相关分析结果。 摄食量与耗氧率之间的 相关系数r＝0.990，P值 为0.000<0.01，差异极显 著。表明两变量存在极 显著的正相关关系，即 耗氧率随摄食量的增加 而增加。
进入要分析的变量摄食量、耗氧率 要求计算Pearson 相关系数 要求计算检验相关系数的双侧概率
2018/12/14
“相关分析”主对话 框 Variables框：摄食量、耗 氧量 选中pearson法和Twotailed检验
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OK
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Variables框：甲、乙。
选择计算Kendall’s tau-b和Spearman秩相 关系数(黑白花奶牛 评分——等级变量)。 OK！
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b. Test of Significance框。用于确定进行相关系数的 Two-tailed双尾检验（系统默认设置）或One-tailed 单尾检验 c. Flag significant correlations。选择此项将对显著的 相关系数加上星号“*”标志（系统默认设置）， 单个星号“*”表示显著，两个星号“**”表示非 常显著。
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评定结果
1、数据输入：
变量名为“甲”、“乙”；小数位（Decimals）依题意定义为 0。
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2.简明分析步骤：
Analyze－Correlate－Bivariate Variables框：甲、乙 Kendall’s tau-b Spearman 进入要分析的变量甲、乙 要求计算Kendall’s秩相关系数 要求计算Spearman秩相关系数
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2.简明分析步骤：
Analyze－Correlate－Bivariate
Variables框：摄食量、耗氧率 Pearson Two-tailed Options： Means and standard deviations 计算两变量的基本统计量 Continue OK 陕西师范大学
第七章
线性相关分析
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自然界中的许多事物彼此间都存在相互联系、相互 制约的关系。因而在生物试验研究中，常常要研究两 个或两个以上变量间的关系。这种关系经常是一种不 确定的相关关系，即一个变量的取值受到另一个或多 个变量的影响，两者之间既有关系，但又不存在完全 确定的函数关系。例如：仔猪初生重与断奶重、鱼的 体长与体重、作物的产量与施肥量、药物的剂量与疗 效等问题。
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上图相关分析对话框说明：
a. Correlation Coefficients复选框组： Pearson法：计算连续变量或是等间隔测度的变量间的相 关系数r。 Spearman法：用于Spearman相关系数的计算。是最常用的 非参数相关分析（秩相关）。 Kendall’s法：计算Kendall’s等级相关系数，是一个用于反 映分类变量一致性的指标（主观评分），只能在两个变量均 属于有序分类时使用。
两变量间的相关性，通常用相关系数r来描 述它们的密切程度和相关方向。
计算公式：
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例1 某科技人员养了35尾团头鲂，共重7.2kg，在水 温29℃条件下，测量摄食量（g）与耗氧率 （mgO2/kg.h）间的关系，结果如下表所示，试计算 摄食量与耗氧率的线性相关系数。
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1.2 两个等级（秩）变量的相关分析
在生产实际中 ，有时会遇到一些变量时以有序等级作 为取值的，即以自然数1、2、……作为取值，这些变 量称为有序等级变量。 例2 中国黑白花奶牛的外貌评分等级一般分为特等80 分，一等75分，二等70分，三等65分4个等级（用1、 2、3、4表示）。甲乙两评委对10头母牛进行评定， 评定等级结果如下表所示。试分析甲乙两评委评分 的一致性。
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•简单（线性）相关分析：对两个变量 间的直线关系进行的相关分析。
•偏相关分析：研究其余变量保持不变 的情况下两个变量间的线性相关。
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1.1 两个变量间的相关分析
摄食量不同时团头鲂耗氧率的测定结果
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1.数据输入
在Variable View 变量工作表中定义两个变量“摄食 量”、“耗氧率”。小数位（Decimals）依题意分 别定义为0和1。 在Data View 数据视图工作表中输入数据。
相关分析就是研究变量间相关关系的一种常用方法。
2018/12/14
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1 线性相关分析
在spss统计软件中的相关分析有三个方面 • Bivariate：两个变 量间 的相关分析 • Partial：偏相关分 析
• Distances：距离相 关分析
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Options：选Means and standard deviations
2018/12/14
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3.结果分析：
平均值与标准差 两变量的相关分析结果。 摄食量与耗氧率之间的 相关系数r＝0.990，P值 为0.000<0.01，差异极显 著。表明两变量存在极 显著的正相关关系，即 耗氧率随摄食量的增加 而增加。