SPSS统计分析_第七章_相关分析
第7章 相关分析与回归分析(含SPSS)
四、偏相关分析
(一) 偏相关分析和偏相关系数 偏相关分析也称净相关分析,它在控制其他变量 的线性影响的条件下分析两变量间的线性相关性, 所采用的工具是偏相关系数(净相关系数)。
偏相关分析的主要用途是根据观测资料应用偏相 关分析计算偏相关系数,可以判断哪些解释变量对 被解释变量的影响较大,而选择作为必须考虑的解 释变量。这样在计算多元回归分析时,只要保留起 主要作用的解释变量,用较少的解释变量描述被解 释变量的平均变动量。
(7.7)
偏相关系数的取值范围及大小含义与相关系数相 同。
2、对样本来自的两总体是否存在显著的偏相关 进行推断。
(1)提出原假设:两总体的偏相关系数与零无显 著差异。
(2)选择检验统计量。偏相关系数的检验统计量 为 t 统计量。 (3)计算检验统计量的观测值和相伴概率 p 。
(4)给定显著性水平 ,并作出决策。如果相 伴概率值小于或等于给定的显著性水平,则拒绝 原假设;如果相伴概率值大于给定的显著性水平, 则不能拒绝原假设。
(二)偏相关系数在SPSS中的实现
1、建立或打开数据文件后,进入Analyze→ Correlate →Partial主对话框,如图7-6所示。
图7-6 偏相关分析主对话框
2、选择分析变量送入Valiables框,选择控制变
量进入Controlling for框。
3、在Test of Significance 栏中选择输出偏相
图7-7 偏相关分析的选项对话框
(1)Statistics 统计量选择项,有两个选项: ①
Means and standard deviations 复选项,要求
SPSSZero-order correlations 复选项,要求显示零阶
SPSS-7相关分析
第7章相关分析相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。
线性相关分析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,通常用r表示。
如果一个变量y可以确切地用另一个变量x的线性函数表示,那么,两个变量间的相关系数是+1或-l。
如果变量y随着变量x的增、减而增、减,即变化的方向一致。
例如,在一定的温度范围内昆虫发育速率与温度的关系,温度越高,发育速率相对也就越快。
这种相关称为正向相关,其相关系数大于0。
如果变量y随着变量x的增加而减少,变化方向相反。
例如,降雨强度与田间害虫种群数量的关系,随着降雨强度的增加,时间延长,害虫种群数量逐步下降。
这种相关关系称为负相关,其相关系数小于0。
相关系数r没有单位,其值在-1~+1之间。
SPSS系统中有一个用于相关分析的“Correlate”菜单项,其中包括有板有三个过程:① Bivariate 分析两个变量之间的相关关系;② Partial偏相关分析,分析在一个或多个变量的影响下,两个变量之间的相关关系;③ Distance 相似性分析(距离分析)。
在这里将结合例子介绍两个变量之间的相关分析和偏相关分析过程的应用。
7.1二个变量间的相关分析本节介绍两两变量间的相关分析。
包括两个连续变量间的相关和两个等级变量间的秩相关。
这两种相关使用同一个过程,通过选择不同的分析方法来实现。
选择哪一种分析方法要看具体的数据类型。
[例子7-1]调查了29人身高、体重和肺活量的数据见表7-1,分析这三者之间的相互关系。
表7-1 身高、体重和肺活量的调查数据编号身高体重肺活量编号身高体重肺活量1 135.10 32.0 1.75 16 153.00 32.0 1.752 139.90 30.4 1.75 17 147.60 40.5 2.003 163.60 46.2 2.75 18 157.50 43.3 2.254 146.50 33.5 2.50 19 155.10 44.7 2.755 156.20 37.1 2.75 20 160.50 37.5 2.006 156.40 35.5 2.00 21 143.00 31.5 1.757 167.80 41.5 2.75 22 149.90 33.9 2.258 149.70 31.0 1.50 23 160.80 40.4 2.759 145.00 33.0 2.50 24 159.00 38.5 2.2510 148.50 37.2 2.25 25 158.20 37.5 2.0011 165.50 49.5 3.00 26 150.00 36.0 1.7512 135.00 27.6 1.25 27 144.50 34.7 2.2513 153.30 41.0 2.75 28 154.60 39.5 2.5014 152.00 32.0 1.75 29 156.50 32.0 1.7515 160.50 47.2 2.251037.1.1操作步骤1)准备数据文件在数据编辑窗口,定义变量名“no”为编号、“height”为身高、“weight”为体重、“vcp”为肺活量。
《SPSS统计分析案例教程》第七章相关分析
变量选择和散 点图绘制
选择需要分析的变量和 绘制散点图时应该注意 变量的代表性和数据的 分布情况。
04
相关分析的应用
相关分析在社会科学研究中的应用
01
社会调查数据
相关分析可以用于研究社会现象之间的相互关系,例如人口统计学特
征与失业率之间的关系。
变量间关系
相关分析是研究变量间关系的一种方法,主要研究自变 量与因变量之间的线性关系,自变量与因变量之间的因 果关系等。
相关分析的目的
要点一
检验假设
要点二
预测
通过相关分析可以检验自变量与因变 量之间是否具有线性关系,从而验证 假设是否成立。
通过相关分析可以建立自变量与因变 量之间的线性回归模型,利用该模型 可以对未来数据进行预测,从而为决 策提供依据。
要点三
控制
通过相关分析可以了解自变量与因变 量之间的因果关系,从而对一些变量 进行控制,达到优化系统的目的。
相关分析的原理
计算相关系数
相关分析是通过计算相关系数来实现的,相关系数是描述两个变量之间线性关系强度和方 向的统计量,通常用r表示。
判断相关程度
相关系数的绝对值越接近于1,表明两个变量之间的线性关系越强;相关系数的绝对值越 接近于0,表明两个变量之间的线性关系越弱。
对数据要求较高
相关分析对数据的要求较高,需要满足线性相关、正态分布、独立同分布等假设。如果数据不满足这些假设,相关分析的 结果可能不准确。
相关分析局限性的解决方法
补充实验和准实验研 究
通过实验或准实验的方式,可以确定 变量之间的因果关系,从而弥补相关 分析的不足。例如,通过随机对照实 验可以确定某种药物对降低血压是否 具有显著效果。
spss课程 7相关分析
在原假设成立的条件下, t 统计量服从自由度为 n 2 的 t 分布。 根据 p 与 的关系进行统计决策。 2.Spearman 等级相关系数(Spearman 秩相关系数)
Charles Spearman(1863—1945) Spearman 等级相关系数是用来度量定序变量间的线性相关关 系。 在计算 Spearman 等级相关系数时,由于数据是非定距的,因此 计算时并不直接采用原始数据 ( xi , yi ) ,而是利用数据的秩,用两变量 的秩 (U i ,Vi ) 代替 ( xi , yi ) 。Spearman 等级相关系数的计算公式为:
( x2 x1 )( y2 y1 ) 是否大于 0。如果大于 0,则说明 x 和 y 同时增长
或同时下降,这两点协同(concordant) ,为同序对,否则,这两 点就不协同(disconcordant) ,为异序对。
Kendall 相关系数的检验 在小样本下,在零假设成立时,Kendall 统计量服从 Kendall 分 布。在大样本下采用的检验统计量为:
用散点图观察变量之间的相关关系
非线性相关
完全正线性相关
完全负线性相关
负线性相关
不相关
6
正线性相关
一、两变量相关分析——Bivariate 过程 二、偏相关分析——Partial 过程 三、距离分析——Distances 过程
正相关
负相关
零相关
0<r<1
《SPSS统计分析案例教程》 第七章-相关分析
关系综合诊断量表?提供研究者测量使用
时的结构效度信息。
15
第 三、应用举例一 七 章
相
〔一〕操作步骤
关
分 析
〔1〕翻开本书配套素材文
件“演示数据-相关分析.sav
〞。
〔2〕在菜单栏中选择【分
析】>【相关】>【双变量】
菜单命令。
〔3〕在弹出的【双变量相
关】对话框中进行设定,如
图7-5所示。
16
图7-5 相关分析举例的操作步骤
相
关
理论联系实际
分
析
相关系数在问卷编制中的应用
在问卷编制过程中,相关分析一直 是效度检验的最常见的方法之一。特 别是当问卷或测验包含不同的分量表 或因子时,或者效标测验之间也存在 多个分量表或因子时,则可以采用所 编制的问卷与效标测验之间的相关来 评估效标效度。
19
第 四、应用举例二 七 章 相 关 分 析
析
著相关〔rKendall,;rSpearman,〕。
小贴士
相关分析的步骤 步骤1:打开SPSS数据文件。 步骤2:选择【分析】>【相关】>【双变量】菜单命令。 步骤3:将所要分析的变量选入【变量】列表框。 步骤4:选择相关分析的方法。 步骤5:单击【确定】按钮,运行分析。
23
如图7-3所示。值得注意的是,虽然
是 【 双 变 量 相 关 】 对 话 框 , 但 SPSS
允许选择两个以上的变量进行相关分
析,所得到的是这些变量进行两两相
关分析后的结果。
10
图7-3 【双变量相关】对话框
第 二、操作方法 七 章
相 关
【双变量相关】对话框中还存在其他一些选项,研究者可以根据需要进行相应的
SPSS课件-07相关分析
三、Spearman等级相关系数的计算
1
计算公式
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Spearman等级相关系数使用变量的排序位置而不是数值来计算。
2
解读
Spearman等级相关系数可以用来描述变量之间的单调关系,不受异常值的影响。
3
SPSS计算方法
在SPSS中,你可以使用非参数统计功能来计算Spearman等级相关系数。
四、Kendall秩相关系数的计算
明因果关系。
布及异常值的影响。
关系是线性的。
七、案例分析
实际案例分析
通过相关分析某公司的销售数据,寻找变量间的关 系。
SPSS操作演示
展示如何在SPSS中进行相关分析并解读结果。
八、总结
相关分析的意义
相关分析帮助我们了解变量之间的关系,为进一步的数据分析提供基础。
不同相关系数的适用范围
Pearson、Spearman和Kendall三种相关系数适用于不同类型的数据分析。
SPSS课件-07相关分析
本课程将介绍相关分析的概念和应用。我们将探讨Pearson、Spearman和 Kendall三种相关系数的计算方法,以及相关分析的限制和注意事项。
一、相关分析的概念
相关分析的定义
相关分析是一种统计方法,用于描述和评估两个或多个变量之间的关系。
相关系数的含义
相关系数衡量了变量之间的关联程度,值介于-1和1之间。
1
计算公式
Kendall秩相关系数通过比较变量的排列
解读
2
顺序来计算。
Kendall秩相关系数可以用来描述变量之
间的排序关系,适用于有序分类变量。
3
SPSS计算方法
在SPSS中,你可以使用非参数统计功 能来计算Kendall秩相关系数。
SPSS统计分析第7章 相关分析
7.2二元变量相关分析
➢第2步 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断: 由于存在抽样的随机性和样本数量较少等原因,通常样本相关 系数不能直接用来说明样本来自的两总体是否具有显著的线性 相关性,需要通过假设检验的方式对样本的总体进行统计推断。
取值范围界于-1与1之间,即-1≤r≤1
当0<r ≤ 1,表明变量之间存在正相关关系;
当-1 ≤ r<0,表明变量之间存在负相关关系;
当|r|=1时,表示其中一个变量的取值完全取决于另一个变量, 二者即为函数关系;
当r=0时,说明变量之间不存在线性相关关系,但这并不排除 变量之间存在其它非线性相关的可能。
Pearson简单相关系数及t统计量 n
(xi x)( yi y)
r
i1
n
n
(xi x)2 ( yi y)2
t r n2 1 r2
i1
i1
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。
主要内容
7.1 相关分析简介 7.2 两变量相关分析 7.3 偏相关分析 7.4 距离分析
7.3 偏相关分析
(1) 基本概念
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。偏相关系数的数值和简单相关系数的数值常常是不同的, 在计算简单相关系数时,所有其他自变量不予考虑。
SPSS学习笔记之——相关分析
SPSS学习笔记:探索相关分析方法(包括Pearson、Spearman 和卡方检验),了解如何运用这些统计工具揭示变量间的关联与独立性。
一、相关分析方法的选择及指标体系连续变量的两个相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1到1,绝对值越大,说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下:(1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。
极端值会对结果造成较大影响。
(3)两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数优化语序后的文本:对原始变量的分布不做要求、适用范围广泛,该方法不仅适用于等级资料,且对Pearson相关系数的应用场景有所扩展。
然而,作为非参数方法,它在检验效能上相较于基于参数的方法可能略显不足。
二:有序分类变量相关分析有序分类变量的相关性,即一致性,指的是:行变量等级高时,列变量等级亦高;反之,若行变量等级较高但列变量等级较低,则表现为不一致。
常用的统计量包括Gamma、Kendall的tau-b与tau-c。
(三)无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验,用于评价两个无序分类变量的相关性。
根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
(1)交叉表过程如下图:以上的指标很全面,解释如下:(1)“卡方”复选框:为常用的卡方检验,适用于两个无序分类变量的检验。
相关性复选框适用于两个连续性变量的相关分析,提供两变量的Pearson及Spearman相关系数。
有序复选框组仅适用于两变量皆为有序分类变量,包含评估一致性指标。
(4)“名义”复选框组:包含一组分类变量相关性的指标,有序和无序分类时都可使用,但变量为有序时,检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
SPSS课件-07相关分析
SPSS SPSS 的 操 作 步 骤
第1步:在数据编辑窗口点击分析 / 相关 / 偏相关 在数据编辑窗口点击分析
SPSS SPSS 的 操 作 步 骤
第2步:将身高和肺活量选入变量窗口,将体重选入 将身高和肺活量选入变量窗口, 变量窗口 控制窗口 如果不清楚数据的分布,选择双侧检验。 窗口。 控制窗口。如果不清楚数据的分布,选择双侧检验。
SPSS中相关系数的计算包括: SPSS中相关系数的计算包括: 中相关系数的计算包括
Pearson简单相关系数(最常用)——定距 Pearson简单相关系数(最常用)——定距 简单相关系数 变量
Spearman等级相关系数——定序变量 Spearman等级相关系数——定序变量 等级相关系数—— 相关系数——定序变量( ——定序变量 Kendall τ相关系数——定序变量(非参数 方法) 方法)
描述性统计量
SPSS SPSS 的 输 出 结 果
偏
相关和偏相关系数矩阵
7.3 距离分析
距离分析是衡量变量 间、个案间不相似关 系的指标 例:分析右图两变量y 分析右图两变量y 与x间的不相似性
衡量距离的方法有多种, 衡量距离的方法有多种,其中最常用的是欧氏 距离 欧氏距离: 欧氏距离:是对观测量之间或变量之间相似或 不相似程度的一种测度,以便用于其他分析, 不相似程度的一种测度,以便用于其他分析, 例如聚类分析等。采用以下公式: 例如聚类分析等。采用以下公式:
第7章 相关分析
授课教师:董梅 授课教师: dongmeixz@
第7章 学习内容
7.1 两变量相关分析 7.2 偏相关分析 7.3 距离分析
7.1 两变量相关分析
相关分析可描述几种 变量间的密切程度和 相关方向。 相关方向。常用 Pearson简单相关系数 Pearson简单相关系数 例:右图为15名被调 右图为15 15名被调 查学生的各科成绩, 查学生的各科成绩, 分析各科成绩之间是 否存在相关性。 否存在相关性。
第七章 SPSS的相关分析
单因素方差分析
当一个变量为定类变量,另一变量为定距 变量时,两变量间是否有关,通常以分组 平均数比较的方法来考察。即按照定类变 量的不同取值来分组,看每个分组的定距 变量的平均数是否有差异。不同组间的平 均数差异越小,两个变量间的关系越弱; 相反,平均数差异越大,变量间关系越强。
单因素方差分析的基本步骤
最后,对不同看法进行分析。如果显著性 水平设为0.05,则概率值小于0.05,拒绝原 假设,认为本市户口和外地户口对未来三 年是否打算买房的看法是不一致的。
在列联表中,这一定理就具体转化为:若 两变量无关,则两变量中条件概率应等于 各自边缘的概率乘积。反之,则两变量有 关,或称两变量不独立。
由此可见,期望值(独立模型)与观察值 的差距越大,说明两变量越不独立,也就 越有相关。因此,卡方的表达式如下:
X
2
j i
( O ij E ij ) 2 E ij
第七章
相关分析与检验
主要内容
方差分析回顾 相关分析的概念
列联分析
简单相关分析
偏相关分析
方差分析回顾
概念:方差分析是从因变量的方差入手,研究诸 多自变量中哪些变量是对因变量有显著影响的变 量,对因变量有显著影响的各个自变量其不同水 平以及各水平的交互搭配是如何影响因变量的。 方差分析认为因变量的变化受两类因素的影响: 第一,自变量不同水平所产生的影响; 第二,随机变量所产生的影响。这里的随机变量指 那些人为很难控制的因素,主要指试验过程中的 抽样误差。
卡方的取值在0~∞之间。卡方值越大,关 联性越强。在SPSS中,有Pearson X2和 相似比卡方(Likelihood Ratio X2 )两种。
SPSS统计分析第七章相关分析
例二
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 度四个气候因素哪个因素有关。Month:月份,hgrow: 生长量,temp:月平均气温,rain: 月降雨量,hsun: 月平均日照时数,humi: 月平均湿度。 数据编号data10-05 分析变量:hgrow(生长量)与hsun(月平均日照时 数) 控制变量:humi(月平均湿度)、rain(月降雨量)、 temp(月平均气温)
两个或若干变量之间或两组观测量之间的关 系有时也可以用相似性或不相似性来描述。 相似性测度用大数值表示很相似,较小的数 值表明相似性小。不相似性使用距离或不相 似性来描述。大值表示相差甚远。
三、相关系数统计意义的检验
由于我们通常是通过抽样方法;利用样本研 究总体的特性。由于抽样误差的存在,样本 中两个变量间相关系数不为0,不能说明总体 中这两个变量间的相关系数不是0,因此必须 经过检验。检验的零假设是:总体中两个变 量间的相关系数为0。SPSS的相关分析过程 给出这假设成立的概率。
但实际上,如果对体重相同的人,分析身高 和肺活量。是否身高值越大,肺活量越大呢? 结论是否定的。正是因为身高与体重有着线 形关系,体重与肺活量才存在线形关系,因 此,得出身高与肺活量之间存在较强的线形 关系的错误结论。偏相关分析的任务就是在 研究两个变量之间的线形相关关系时控制可 能对其产生影响的变量。
一、相关分析的概念
相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。 线性相关分析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, 通常用r表示。相关系数r没有单位;其值在-l~+1之 间。当数值愈接近-l或+1之间时,关系愈紧密,接近 于0时,关系愈不紧密。 对其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系 数。例如不能计算宗教信仰与颜色喜好之间的关系。
第七章SPSS的相关分析PPT课件
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
第七章SPSS的相关分析
第七章SPSS的相关分析SPSS是一种常用的统计分析软件,可以进行各种统计分析方法,如相关分析。
相关分析是一种用来研究两个变量之间关系的方法。
本文将介绍SPSS中进行相关分析的方法和步骤。
进入“Correlate”选项后,弹出一个新的窗口,在这个窗口中有两个选项:“Bivariate”和“Partial”。
在这里我们选择“Bivariate”选项,因为我们想要研究两个变量之间的直接关系。
然后,我们可以选择要进行相关分析的变量,将其移动到右边的“Variables”框中。
在“Bivariate”选项的窗口中,还有一个选项“Options”,点击这个选项可以设置一些其他的参数。
比如我们可以选择是否计算缺失值、是否使用Spearman相关系数等。
根据实际情况,我们可以酌情选择这些参数。
在设置完成后,点击“OK”按钮,SPSS将进行相关分析,并且将结果显示在“Output”窗口中。
在输出结果中,我们可以看到相关系数的值以及相关系数的显著性水平。
此外,SPSS还会生成相关系数的散点图,方便我们直观地观察变量之间的关系。
除了进行简单的两个变量之间的相关分析,SPSS还可以进行多个变量之间的相关分析。
在“Bivariate”选项的窗口中,我们可以选择多个变量,将其移动到右边的“Variables”框中。
然后,我们可以选择是否计算偏相关系数,以及是否进行Bonferroni校正等。
总结起来,SPSS是一种方便易用的统计分析软件,可以进行各种统计分析方法,包括相关分析。
通过SPSS,我们可以快速而准确地对变量之间的关系进行研究。
在分析结果中,SPSS还会为我们提供有用的图表和统计指标,帮助我们更好地理解和解释数据。
刘红云-SPSS基础与应用-第七章
第七章回归分析OUTLINE一元线性回归01多元归回02一元线性回归一元线性回归操作过程在SPSS中单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”,进入设置对话框。
从左边变量表列中把因变量学生数学学业成绩(MATH)选入到因变量(Dependent)框中,把自变量学生家庭社会经济地(ESCS)选入到自变量(Independent)框中。
一元线性回归操作过程单击“Statistics…”按钮,可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、t值及显著性p值等;另外还可以通过勾选“Confidence intervals”得到回归系数置信区间的结果。
“Model fit”项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数,估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项,请注意保持选中。
此处还可以勾选“Residuals”(残差)下的“Durbin-Watson”检验,可以检验残差与自变量之间是否相互独立;以及对数据中的异常值进行诊断。
一元线性回归操作过程单击“Options…”按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。
选中该项可输出对常数的检验。
在“Options”对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,设置完成后点击“Continue”返回主对话框。
一元线性回归的结果输出模型中包含的自变量及进入方式一元线性回归的结果输出模型拟合概述一元线性回归的结果输出回归方程检验方差分析表一元线性回归的结果输出回归系数估计及其检验表多元回归多元回归操作过程(标准多元回归)多元线性回归所用命令语句与一元线性回归相同,同样可以通过单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”,进入设置对话框,如图所示。
SPSS数据分析—相关分析
相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS 做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以。
相关系数有一些需要注意的地方:1、两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系。
2、相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3、相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响。
4、相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义相关系数的假设检验中HO:相关系数=0,变量间没有相关性H1:相关系数工0,变量间有相关性相关系数很多,我们一般根据变量的类型进行选择,我们知道变量类型由低级到高级可以分为定类、定序、定距、定比四种类型,而变量的数据类型则可以分为连续型或者离散型,注意不要混淆、定距、定比变量,基本上也就是连续变量一般使用pearson 相关系数, 也称为积差相关系数, 是一种线性相关系数, 使用最为广泛, 适用条件是两变量需要为线性关系, 并且都来自正态分布总体, 且要求成对出现、定序、定距、定比变量一般使用spearman等级相关系数也称为秩相关系数,该系数利用了变量的次序信息,而且对原始数据没有过多要求,因此比pearson 相关系数使用范围更广, 它利用两变量的秩次大小作为分析依据, 也可以认为是基于秩次的pearson 相关系数,当数据不符合pearson相关系数的要求时,可以选择使用spearman相关系数,但是如果是定距或定比变量,还是建议用pearson 相关系数, spearman 相关系数的效能略低。
三、只限定序变量1. Gamm相关系数2. Kendall等级相关系数,分为T -a , T -b , T -c三种3.Somer's D 相关系数四、定类变量定类变量的相关性大都是根据卡方值衍生而来1. person 卡方实际上也就是卡方检验2. 列联系数3. © -Phi 系数4. Cramer's V 系数 5^Lambda (入)系数6.Goodman and Kruskal 的 Tau-y 系数 五、二分类变量 1. 相对危险度RR 值 2. 优势比OR 值熟悉了各种相关系数的情况之后,我们来看一下在 SPSS 中的操作1. 分析一描述性统计一交叉表此过程一般用来分析列联表的,由于数据的组成大多是列联表形式, 包含了很多种相关系数2. 分析一相关一双变量2J Ph 1 fQ 烹恫_」LsmbdatL) 苹:nt 护妁■flff ------------------------ 1S MTIHS ' d(S>.」Kendall 的 uu-bCBJKMidairs Od-ctC) 鬥申(E ).Kappa (K ) 厂昭Q )味交艾典:纸计量 冋鸟 21童畤理Cadiran s and Uactef-Haenszel Stif 蜀 t*J该对话框集中了绝大部 分的相关系数,并且按 虜变量类型归类因此该过程此分析为简单相关分析,是最常用的相关分析对话框很简号且只有pearson相关系数、kendall相关垂数* _spearB antff 三种,选项按钮可H迭择输出描述统计量和协方瓮、叉积倡羞N1 36D 7169114$.1 $114i3■ nr13295 01541»a5Jli3S413tfl工性4 • a ;.j呻—*从"碣P^are&nifl曲T1X <如515事方片浚f〕附101313731.203120745O:.7ON1313 fi HR Peirs&n 10 匚性,455*1音医1”训■0伯:hfO iueti<a32.431050609^-r.12074502JO2587550051N1313 ' 0 05^T :卩I 需相结果中,首先是描述性统计量•输出基本的均值和标准差.其次为pearsonffi 关系数和叉积值以及协方差,可£1 看出相黄系数为0. 655.为中等相关. 显著性检蚩r=0. 015<0. 05> 拒電两竇量不相关的原個设.相关系数有效.可见生产忌值和专利甲请数量是正相关的.3. 分析一相关一偏相关变量之间都是互相关联的,我们分析两个变量间的相关关系时,免不了会携带其 他变量对其的影响,为了得到两个变量间纯粹的相关关系, 我们需要控制一些变 量的影响,此时的相关分析称为偏相关分析。
《SPSS统计分析案例教程》第七章相关分析
2023-11-06
目 录
• 相关分析概述 • 描述性相关分析 • 参数相关分析 • 偏相关分析 • 距离相关分析 • 相关分析的注意事项
01
相关分析概述
定义
相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
它探究变量之间的依赖性、关联程度和预测能力。
变量设置
在变量视图中,设置每个变量的类型 、标签、值等属性。
执行偏相关分析
在菜单栏中选择“分析”->“回归 ”->“多元”->“偏相关”,进入 偏相关分析对话框。
设置自变量和因变量
在偏相关分析对话框中,将需要分析 的自变量和因变量拖入相应的区域。
调整选项
根据需要,可以勾选“校正变量” 和“显示非参数检验结果”等选项 。
运行分析
点击“确定”按钮,开始偏相关分 析,并生成相应的结果。
05
距离相关分析
距离相关系数的概念与计算
距离相关系数概念
距离相关系数是用来度量两个变量之间相似或不相似的一种方 法,它基于两个变量值之间的距离来计算。
距离相关系数的取值范围
距离相关系数的取值范围在-1到1之间,其中1表示完全正相关, -1表示完全负相关,0表示无相关。
在弹出的“距离相关”对话框中,将需 要分析的变量拖入“变量”框中。
06
相关分析的注意事项
数据质量对相关分析的影响
缺失值处理
数据清洗
数据正态性
在相关分析前,应检查数据中 是否存在缺失值。对于缺失值 ,需要选择合适的处理方法, 如插值、删除或使用特定的统 计方法来处理。
数据中可能存在异常值、离群 点或错误数据,这些数据会影 响相关分析的结果。在进行相 关分析前,应对数据进行清洗 ,以消除这些潜在问题。
SPSS第7单元相关分析
SPSS应用
SPSS应用
SPSS应用
对Kendall's tua-b等级相关系数的统计 检验,一般如果个案数n≤30,将直接利用 Kendall's tua-b等级相关统计量表,SPSS将 自动根据该表给出对应的相伴概率值。
SPSS应用
SPSS应用
6.3.2 SPSS中实现过程
研究问题 某语文老师先后两次对其班级学生同一篇
作文1 86.00 78.00 62.00 75.00 89.00 67.00 96.00 80.00 77.00 59.00 79.00 68.00 85.00 87.00 75.00 73.00 95.00 88.00
作文2 83.00 82.00 70.00 73.00 92.00 65.00 93.00 85.00 75.00 65.00 75.00 70.00 80.00 75.00 80.00 78.00 90.00 90.00
定距变量又称为间隔(interval)变量, 它的取值之间可以比较大小,可以用加减法计 算出差异的大小。例如,“年龄”变量、“收 入”变量、“成绩”变量等都是典型的定距变 量。
SPSS应用
Pearson简单相关系数用来衡量定距变量 间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存 款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量 间的线性相关关系。
SPSS应用
图6-2 “Bivariate Correlations”对话框(一)
SPSS应用
图6-3 “Bivariate Correlations:Options”对话框
6.2.3 结果和讨论
SPSS应用
SPSS应用
6.2.4 绘制相关散点图
如果对变量之间的相关程度不需要掌握得 那么精确,可以通过绘制变量的相关散点图来 直接判断。仍以上例来说明。
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以一个例子来进行Kendall秩相关系数的计算。
如果两位鉴定家各自以吸引力的大小将7幅抽
象派画评定了秩,那么可能知道这些秩评定
之间的相符的程度。
画 号
2
6
5
1
4
3
7
鉴别家1
鉴别家2
1
2
2
3
3
1
4
4
5
6
6
5
7
7
依次取观测2(鉴别家2)给出的秩,数出每一个右面在 秩次上比自己小的个数,并将这些个数加起来。例如抽 象画2的秩为2,其个数是1,因为其右边的只有抽象画5 的秩比它小。6个数依次为1,1,0,0,1和0,所以总 和为Q=3,Kendall秩相关系数则为: R=1-4Q/n(n-1)=1-12/42=0.714
二、相关系数
积矩相关系数(Pearson相关系数)
Spearman和Kendall秩相关系数 偏相关系数
1、积矩相关系数(Pearson相关系数)
积矩相关系数(又称积差相关系数)适用于等间隔测度, 相关系数采用Pearson积矩相关。
R
xy
( x x)( y y)
i 1 i i
n
等。
有关统计量
不相似性测度 等间隔数据的不相似性(距离)测度可以使用的统 计量:欧几米德(欧氏)距离、欧氏距离平方等。 计数数据,使用卡方。 二值(只有两种取值)数据,使用欧氏距离、欧氏 距离平方等。
相似性测度
等间隔数据使用统计量皮尔逊相关或余弦。 测度二元数据的相似性使用的统计量有二十余种。
仍以四川绵羊地区中山柏生长的数据为例
中这两个变量间的相关系数不是0,因此必须
经过检验。检验的零假设是:总体中两个变
量间的相关系数为0。SPSS的相关分析过程
给出这假设成立的概率。
四、相关分析的 SPSS过程
Bivarate(相关分析)命令 项调用Correlations过程和 Nonpar Corr 过程,按指定 项显示变量的描述统计量。 计算指定的两个变量间的相 关系数,可以选择Pearson 相关、Spearman和Kendall's tau-b 相关;同时对相关系数 进行检验。检验的零假设是: 相关系数为0。可以对检验进 行单尾或双尾的选择。给出 相关系数为0的概率。
例一
分析身高、体重、肺活量间的关系
数据编号data10-04 分别调用bivariate和partial过程,比较其结
Correlations 身高 身高 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 1 . 29 .741** .000 29 .600** .001 29 体重 肺活量 .741** .600** .000 .001 29 29 1 .751** . .000 29 29 .751** 1 .000 . 29 29
Partial(偏相关分析)命令 项调用Partial Corr过程,计 算两个变量间在控制了其他 变量的影响下的相关系数。 可以选择单尾或双尾显著性 检验。检验的零假设是:偏 相关系数为零。还可以要求 计算其他描述统计量。
Distance(距离分析)命令 项调用Proximities 过程,对 变量或观测量进行相似性或 不相似性测度。因此分析的 变量可以是连续变量、表示 频数分布的变量,某些测度 还可以适用于二值变量。可 以对原始数据和计算出的距
(x3),坐骨间径(x4),血红蛋白(x5),
婴儿体重(X6)等6个指标。试分析各指标
的相关系数。
Hong1.sav
(二)偏相关分析
相关分析计算两个变量间的相关系数,分析
两个变量间线形关系的程度。往往因为第三 个变量的作用,使相关系数不能真正反映两
个变量间线形程度。例如身高、体重与肺活
量之间的关系。使用Pearson相关计算其相
例二
10名运动员长拳和长兵器两项得分,分析两
项得分是否存在相关关系。 Data10-02
例三
10名学生两科课程的名次排列,要求求出其
等级相关系数,检验其显著性。 Data10-03
练习题
某妇幼保健医院对33名产妇进行产前检查并
得到婴儿体重的原始观测值包括髂前上棘间 径(x1),髂脊间径(x2),耻骶外径
综合分析结果
中山柏生长量与气温关系最密切,其次湿度;日照时 间,相关系数0.6318,不相关概率p=.068,没有显 著意义;与降雨量没有线形关系,降雨量过大,还会
影响其生长。
练习题
从下表所给资料分析血小板和出血症的关系。试分析 上述资料有无相关关系。
病例号 1
120
2
130
3
160
4
310
5
420
过选择不同的分析方法调用不同的分析过程。
选择哪一种分析方法要看具体的数据类型。
对于连续变量和等级变量选择不同的分析方
法。
Pearson调用correlation过程计算连续变量或等间隔 测量的变量间的相关系数。 Kendall's tau-b调用Nonpar corr过程计算分类变量 间的秩相关。 Spearman调用Nonpar corr过程计算斯皮尔曼秩相 关。
如果参与分析的变量是连续变量,选择Kendall's tau-b或Spearman相关,则系统自动对连续变量的 值先求秩,再计算其秩分数间的相关系数。
使用系统默认值进行相关分析
l962~1988年安徽省国民收入与城乡居民储 蓄存款余额两个变量间的相关分析为例,说 明使用系统默认值进行连续变量相关分析的 方法。
6
540
7
740
8
1060
9
1260
10
1230
11
1440
12
2000
血小板数
出血症状 + +
+ + +
+ -
-
+
+
-
-
-
-
+ +
-
Spearman.sav
(三)距离分析
距离分析是对观测量之间或变量之间相似性
或不相似程度的一种测度。是计算一对变量 之间或一对观测量之间的广义距离。这些相
似性或距离测度可用于因子分析和聚类分析
第七章 相关分析
一、相关分析的概念
相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。
线性相关分析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, 通常用r表示。相关系数r没有单位;其值在-l~+1之
间。当数值愈接近-l或+1之间时,关系愈紧密,接近
于0时,关系愈不紧密。 对其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系 数。例如不能计算宗教信仰与颜色喜好之间的关系。
两个或若干变量之间或两组观测量之间的关
系有时也可以用相似性或不相似性来描述。 相似性测度用大数值表示很相似,较小的数
值表明相似性小。不相似性使用距离或不相
似性来描述。大值表示相差甚远。
三、相关系数统计意义的检验
由于我们通常是通过抽样方法;利用样本研
究总体的特性。由于抽样误差的存在,样本 中两个变i y)
i 1 i 1
n
2 n
2
2、Spearman和Kendall秩相关系数
Spearman和Kendall秩相关系数是一种非参测度,是 根据秩而不是根据实际值计算的 秩相关适用于下列资料
不服从双变量正态分布;
总体分布型未知; 用等级表示的资料。
Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式。 是根据数据的秩而不是根据实际值计算的。也就是说, 先对原始变量的数据排秩,根据各秩使用相关系数公
体重
肺活量
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
例二
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 度四个气候因素哪个因素有关。Month:月份,hgrow: 生长量,temp:月平均气温,rain: 月降雨量,hsun: 月平均日照时数,humi: 月平均湿度。 数据编号data10-05 分析变量:hgrow(生长量)与hsun(月平均日照时 数) 控制变量:humi(月平均湿度)、rain(月降雨量)、 temp(月平均气温)
(data10-05)。对观测量距离的分析要求 使用字符型变量标识观测量。
3、偏相关系数
偏相关系数描述的是当控制了一个或几个另 外的变量的影响条件下两个变量间的相关性。
例如:可以控制年龄和工作经验两个变量的 影响,估计工资收入与受教育程度之间的相 关关系。 控制了变量Z,变量X与 Y之间的偏相关,和 控制了两个变量 Z1、Z2,变量 X与Y之间的 偏相关系数计算公式不同。
关系数,可以得出肺活量与身高和体重均存
在较强的线形关系。
但实际上,如果对体重相同的人,分析身高 和肺活量。是否身高值越大,肺活量越大呢? 结论是否定的。正是因为身高与体重有着线 形关系,体重与肺活量才存在线形关系,因 此,得出身高与肺活量之间存在较强的线形 关系的错误结论。偏相关分析的任务就是在 研究两个变量之间的线形相关关系时控制可 能对其产生影响的变量。
数据编号data10-01。 变量包括:income国民收入(亿元), deposit城乡居民储蓄存款余额, number序 号,year年份。
例
一
Data09-03是银行雇员数据,要求分析起始
工资、当前工资、与雇员年龄、受教育水平、 工作经验职务等之间是否存在线性关系。