SPSS相关性分析ppt课件

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SPSS统计分析第章相关分析(共26张PPT)

SPSS统计分析第章相关分析(共26张PPT)

7.3 偏相关分析
(4) SPSS实现举例
【例7-3】 下表是四川绵阳地区3年生中山柏的数据,分析月生长 量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿度4个气 候因素中哪些因素有关。
月 份
月生 月平均 长量 气温
月降 雨量
月平均日 照时数
月平均 湿度
月份
月生 长量
月平均 气温
月降 雨量
月平均日 月平均 照时数 湿度
方位或大小等)。定序变量的相关系数用斯皮尔曼(Spearman)相关系 数和肯德尔(Kendall’s )相关系数来衡量。
Spearman相关系数及Z统计量
n
6
D
2 i
r
1
i1
n (n 2
1)
Z r n1
Kendall’s等级相关系数 及Z统计量
(UV) 2
n(n1)
Z
9n(n 1) 2(2n 5)
7.4 距离分析
相似性测度
对于定距数据主要使用皮尔逊相关系数和夹角余弦距离; 对于二值数据的相似性测度主要包括简单匹配系数、Jaccard相似性 指数、Hamann相似性测度等20余种。
其中的距离又分为个案(观测记录)之间的距离和变量之间的 距离两种。
(3) 分析步骤
距离分析中不存在假设检验问题,主要是通过SPSS自动计算
Spearman相关系数及Z统计量
Pearson 相关性
偏相关分析的任务就是在研究两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量,这种相关系数称为偏相关系数。
当≤|r时视为中度相关;
r r r r r r r r 当其偏|中相r时的 关说x距分y明离析,变z又的量分任之为务间个就的案是相(在关观研性测究x很记两y弱录个。)变2之量间之xz的间距的y离线z 和性变相2量关之关间系的时距控离制两可x种能y,。对z1其z2产生影响的变量x,y,这z1种2相关系xz数1称,z为2偏y相z2关,2系z1数。

心理统计SPSS-第六章-相关性研究及其分析过程 PPT课件

心理统计SPSS-第六章-相关性研究及其分析过程 PPT课件
演示7:同质性信度分析过程演示及其结果解释
24
复习练习题
1. 调用文件 “演示8数据Employee Data”, 然后计算雇员在受雇 初期的薪水与当前薪水的相关,计算并回答:受雇初期的薪水和 当前薪水的变化关系受以前工作经历的影响吗?
SPSS过程演示8
2. 一项关于中小学生心理健康状况的调查 , 汇总的数据如下页 图表所示。请根据这一汇总的结果分析所调查的学校间学生心理 健康状况的一致性如何?不同年级间学生心理健康状况的一致性 如何?心理健康总分及各子量表分在年级间、学校间的水平分布 是否一致(从相似性和不相似性两个角度进行分析)。
下边我们通过几个具体实例来说明。
12
根据变量性质的不同,距离相关分析包括三种不同的情况: 等距量表和比率量表测量的变量;顺序量表测量的变量;二项 选择变量。在被测量变量的性质不同时,距离的计算方法也有 所不同,具体对应关系是:
等距量表或比率量表测量:欧氏距离或欧氏距离平方; 顺序量表或称名量表测量:卡方统计量; 二项选择变量:欧氏距离或欧氏距离平方。 下边我们通过几个具体实例来说明。
22
3.库德-里查逊20公式 当整个测验德记分方式为二分记分时,即所有项目的分数均为1、
0记分,这时测验内部一致性系数的计算公式要使用库德-里查逊20公 式。这一信度计算方法可应用于“是 否”判断的测验。
23
第一步:将编制的量表在一定容量的样本中施测,将测量数据 录入建立数据文件;
第二步:点击Analyze中的Scale并选择“Reliability analysis…” 打开信度分析对话框,将所有问卷项目加入到变量表列中;
25
学校
1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9

SPSS相关性分析PPT课件

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第7页/共25页
散点图
• 通过观察散点图能够直观的发现变量之间的统计关系 以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。散点图以 横轴表示两个变量中的一个变量,以纵轴表示另一个变量,将两个变量之间相对应的变量值以坐标点的形 式逐一标在直角坐标系中,通过点的分布形状、分布模式和疏密程度来形象描述两个变量之间的相关关系。
为样本含量,k为被限制的条件数或变量个数,或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。
第17页/共25页
回归分析
• 一元线性回归模型:
y x 其中x为自变量;y为因变量; 为截距,即常量; 为回归系数,表明自变量对因变量的影响程度。
0
1
0 1
第18页/共25页
• 用最小二乘法求解方程中的两个参数,得到
第2页/共25页
相关关系的种类
• 相关关系的种类:是否线性 • 线性相关 • 正相关 • 负相关 • 曲线相关
• 相关关系的种类:据变量的度量类型 • 定类变量和定类变量之间的相关 • 定序变量和定序变量之间的相关 • 定距变量和定距变量之间的相关
第3页/共25页
相关关系的种类
• 相关关系的种类:是否线性 • 线性相关 • 正相关 • 负相关 • 曲线相关
i0
i 1
• 相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
• 如果|r| ' 0,表明两个变量没有线性相关关系。
• 如果|r| ' 1 ,则表示两个变量完全直线相关。线性相关的方向通过相关系数 的符号来表示,“+”号表示正相关,“﹣”表示负相关。
第10页/共25页
• 相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间没有相关性,它只说明没有线性相关性。不能排除具有其它 非线性关系。

[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT

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SPSS
通过该表得到模型系数的概率值可以发现,常数项系 数差异不显著,而身高的系数差异显著,因此可以 留在模型中,即该模型为:
y0 .7 1 9x
SPSS
SPSS
SPSS
SPSS
练习
• 现有1978~2003年城镇居民消费额和人均 国内生产总值的相关数据保存在居民生 活.sav中,现要求建立城镇居民消费额y与 人均国内生产总值之间的线性模型。
为 了 用 矩 阵 表 示 上 式 , 令
y1 1 x11 ... 1 x 21 Y ,X ... ... ... y 1 x n1 n x12 x 22 ... xn2 ... x1k 0 1 ... x 2 k , 1 , 2 ... ... ... ... ... x nk k n
SPSS
第八章SPSS 的相关分析 和线性相关 分析
SPSS
第一节相关分析和 线性回归分析概述
函数关系
事物之间关系 统计关系
SPSS
• 函数关系指的是两事物之间的一种一一对 应关系。即当一个变量x取一定值时,另一 变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。 • 统计关系指两事物之间的一种非一一对应 关系,即当一个变量x取一定值时,另一变 量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
SPSS
回归分析的一般步骤
1.确定回归方程中的解释变量x和被解释变量 y 2.确定回归模型 3.建立回归方程 4.对回归方程进行各种检验 5.利用回归方程进行预测
回归分析方法 SPSS
一元线性回归 多元线性回归
数 学 模 型 及 定 义
模 型 参 数 估 计

[课件]相关性分析PPT

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SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式。 1.批处理方式 2.完全窗口菜单运行方式 3.程序运行方式
SPSS的数据编辑窗口
SPSS主界面主要有两个,一个是SPSS数据 编辑窗口,另一个是SPSS输出窗口。 数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、 编辑栏、变量名栏、内容区、窗口切换标 签页和状态栏组成,如图1-2所示。
实现步骤
6.2.3 结果和讨论
outline
• 线性相关(linear Correlation)
• 秩相关(rank correlation) • 分类变量的关联性分析
秩相关
也称等级相关,最常用的Spearman秩相关。
资料类型 不服从正态分布的资料 总体分布未知的资料 等级资料
该窗口下方有两个标签:“Data View”(数据视图 )和“Variable View”(变量视图)。 如果使用过电子表格,如Microsoft Excel等,那么 数据编辑窗口中“Data View”所对应表格许多功 能应该已经熟悉。但是它和一般的电子表格处理 软件还有以下区别。
(1) 一个列对应一个变量,即每一列代表一个变 量(Variable)或一个被观测量的特征。例如问 卷上的每一项就是一个变量。 (2) 行是观测,即每一行代表一个个体、一个观 测、一个样品,在SPSS中称为事件(Case)。 例如,问卷上的每一个人就是一个观测。
χ² 检验
χ² 检验 秩和检验
Logistic回归分析
测量级别 类-类 (类-序)
相关 系数 λ
取值范 围 [0.1]
PRE意义 λ
检验方 法 χ2
SPSS程序 crosstabs Crosstabs/ correlation crosstabs/ Oneway/ means crosstabs/ correlation /linear

第七章SPSS的相关分析PPT课件

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2024/10/14
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基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的 变量
选择一个或多个 控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量,对家庭收入与计划购房面积做偏相 关分析
• 利用住房状况调查数据,分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的 关系
• 两变量均为定距变量,采用简单相关系数
2024/10/14
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偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的 影响;同时收入对价格也产生影响,并通过价格变动传递到对商 品需求量的影响中
相关分析 须面对的 四个问题
关系的 强度如何
※这种关系 是否为因果
关系
这种关系 能否从样本推
到总体
2024/10/14
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相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1~+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相
关;r=0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系; |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14

SPSS相关分析PPT课件

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电子工业出版社
7.3 偏相关分析
第1步 分析:这4个气候因素彼此均有影响,分析时应对生长 量与4个气候因素分别求偏相关,如在求生长量与气候因素的 相关时控制其他因素的影响。所以需进行偏相关分析;
第2步 数据组织:如上表定义4个变量,输入数据即可;
第3步 进行偏相关分析:选择菜单“分析→相关→双变量”, 指定分析变量和控制变量,分析变量“hgrow”和“temp”的 偏相关系数,并将“rain”、“hsun”、“humi”设为控制变量。 如下图所示设置。
t r n2 1 r2
i1
i1
5
SPSS 19统计分析使用教程
电子工业出版社
7.1二元变量相关分析
定序变量的相关性分析 :定序变量又称为有序(ordinal)变 量、顺序变量、等级变量,它取值的大小能够表示观测对象的 某种顺序关系(等级、方位或大小等)。定序变量的相关系数 用斯皮尔曼(Spearman)相关系数和肯德尔(Kendall’s )相 关系数来衡量。
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SPSS 19统计分析使用教程
电子工业出版社
7.3 偏相关分析
(4) SPSS实现举例
【例7-3】 下表是四川绵阳地区3年生中山柏的数据,分析月 生长量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿 度4个气候因素中哪些因素有关。
月 份
月生 月平均 长量 气温
月降 雨量
月平均日 照时数
月平均 湿度
12 .703* .011 40.333 3.667
12
儿子身高 .703* .011 40.333 3.667 12 1
38.917 3.538
12
电子工业出版社
其中包括了叉积离差矩 阵、协方差矩阵、 Pearson相关系数及相 伴概率p值。从表中可 看出,相关系数为 0.703>0,说明呈正相 关,而相伴概率值 Sig.=0.005<0.05,因此 应拒绝零假设(H0:两 变量之间不具相关性), 即说明儿子身高是受父 亲身高显著性正影响的。
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14
设D是两个变量每对数据的等级差,n是样本量。 则Spearman相关系数为:
n
6
Di2
r
1
i 1
n(n2
1)
n
n
2
Di2
(Ui Vi )
i 1
i0
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Kendall的tau-b(K)
Kendall的 系数是另一种计算定序变量之间或 者定序和尺度变量之间相关系数的方法。 Spearman的等级相关系数可以方便检验两个定 序变量是否相关,但是很难具体解释两个变量 如何相关及相关程度。Kendall的等级相关系 数可以同时反映两个变量的相关程度。
9
矩阵散点图:以矩阵的形式在多个坐标轴上分 别显示多对变量间的统计关系。变量在那一行, 那一行横坐标就是它。
10
线性相关的度量—尺度数据间的相关 性的度量
Pearson相关系数
r
n
( xi x)( yi y)
i0
n
2
n
2
( xi x) ( yi y)
i0
i 1
相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
2
线性相关和非线性相关
统计关系还可以分为: (1)线性相关:当一个变量的值发生变化时,
另外的一个变量也发生大致相同的变化。在直 角坐标系中,如现象观察值的分布大致在一条 直线上,则现象之间的相关关系为线性相关或 直线相关(Linear correlation)。 (2)非线性相关:如果一个变量发生变动,另 外的变量也随之变动,但是,其观察值分布近 似的在一条曲线上,则变量之间的相关关系为 非线性相关或曲线相关(Curvilinear correlation)
定序变量 变量的一种,区别同一类别个案中等级次序的变量。定序 变量能决定次序,也即变量的值能把研究对象排列高低或大小,具有 >与<的数学特质。它是比定类变量层次更高的变量,因此也具有定 类变量的特质,即区分类别(=,≠)。例如文化程度可以分为大学 、高中、初中、小学、文盲。
定距变量 也是变量的一种,区别同一类别个案中等级次序及其距离 的变量。它除了包括定序变量的特性外,还能确切测量同一类别各个 案高低、大小次序之间的距离,因而具有加与减的数学特质。但是, 定距变量没有一个真正的零点。
如果|r| ' 0,表明两个变量没有线性相关关系。
如果|r| ' 1 ,则表示两个变量完全直线相关。线性相关的 方向通过相关系数的符号来表示,“+”号表示正相关,“﹣”
表示负相关。
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相关系数为0或接近于0不能说明两个变量之间 没有相关性,它只说明没有线性相关性。不能 排除具有其它非线性关系。
8
散点图
通过观察散点图能够直观的发现变量之间的统 计关系 以及它们的强弱程度和数据对的可能 走向。散点图以横轴表示两个变量中的一个变 量,以纵轴表示另一个变量,将两个变量之间 相对应的变量值以坐标点的形式逐一标在直角 坐标系中,通过点的分布形状、分布模式和疏 密程度来形象描述两个变量之间的相关关系。
定类变量和定类变量之间的相关 定序变量和定序变量之间的相关 定距变量和定距变量之间的相关
5
定类变量 定序变量 定距变量
定类变量 变量的一种,根据定性的原则区分总体各个案类别的变量 。定类变量的值只能把研究对象分类,也即只能决定研究对象是同类 抑或不同类,具有=与≠的数学性质。例如性别区分为男性和女性两 类
(U V ) 2 n(n 1)
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偏相关分析
概念:当有多个变量存在时,为了研究任何两 个变量之间的关系,而使与这两个变量有联系 的其它变量都保持不变。即控制了其它一个或 多个变量的影响下,计算两个变量的相关性。
偏相关系数:偏相关系数是用来衡量任何两个 变量之间的关系的大小。
6
相关分析的作用
判断变量之间有无联系 确定相关关系的表现形式及相关分析方法 把握相关关系的方向与密切程度 为进一步采取其他统计方法进行分析提供依据 用来进行预测
7
相关分析和回归分析区别
相关分析:如果仅仅研究变量之间的相互关系 的密切程度和变化趋势,并用适当的统计指标 描述。
回归分析:如果要把变量间相互关系用函数表 达出来,用一个或个变量的取值来估计另一 个变量的取值。
3
相关关系的种类
相关关系的种类:是否线性
线性相关
正相关 负相关
曲线相关
相关关系的种类:据变量的度量类型
定类变量和定类变量之间的相关 定序变量和定序变量之间的相关 定距变量和定距变量之间的相关
4
相关关系的种类
相关关系的种类:是否线性
线性相关
正相关 负相关
曲线相关
相关关系的种类:据变量的度量类型
SPSS数据分析-第8章 --SPSS的相关分析和线性回归分析
—《SPSS统计分析方法及应用》
1
什么是相关分析
相关分析是分析客观事物之间相关性的数量分 析方法。许多事物或现象之间总是相互联系的, 并且可以通过一定的数量关系反映出来。
函数关系:两事物之间一对一的关系。 统计关系:两事物之间的多对一和一对多。
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Spearman等级相关系数—定序变量之 间的相关性的度量
斯皮尔曼等级相关系数:
两个变量为定序变量。 一个变量为定序变量,另一个变量为尺度数据,且
两总体不是正态分布,样本容量n不一定大于30。 数据的秩:秩rank,是一种数据排序的方式,可以
知道某变量值在该列所有值中的名次。秩是对应数 值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话, 最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1。有重 复数据时候,会按同名称排列。
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设样本量为n,考察两个变量X和Y之间的相关 关系,X和Y的取值记为xi,yi。所有像(xi,yi)
对的个数为n(n-1)/2(也就是Cn2)。和分别
表示和的秩次,如果对于任意k,有我们称 Cn 2
(xk,yk)为同序对;否则,称为逆序对。 总的同序对的个数记为U,逆序对的个数记为V,
则Kendall的Tau系数的定义为:
Pearson 相关系数是一种线性关联度量。如果 两个变量关系密切,但其关系不是线性的,则 Pearson 相关系数就不是适合度量其相关性的 统计量。
12
等级相关分析
等级相关分析 等级相关是指以等级次序排列 或以等级次序表示的变量之间的相关。主要包 括斯皮尔曼二列等级相关和肯德尔和谐系数多 列等级相关。
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