ipat模型应用与偏相关

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1、STIRPAT(StochasticImpactsbyRegressiononPopulation,Affluence,andTechnology)nJ'拓展的随机性的坏境影响评估模型(通过对人口、财产、技术三个口变量和因变量Z间的关系进行评估)公式：/=dPbATle其小,a为模型的系数,b、c、d为各白变量指数,e为误差。指数的引入使得该模型可用于分析人文因素对环境的非比例影响。对公式两边取自然对数，得到方程：lnl=lna+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+lne由弹性系数的概念可知，方稈的冋归系数反映的即是解释变量•被解释

2、变量Z间的弹性关系。相关分析能够检验两个变最的相关程度，并通过相关系数的正负号判断相关的方向。但是在现实研究屮，变最之间的相互影响往往涉及更深层次的因素。相关分析屮往往因为第三变量的影响或作川，使得相关系数不能真实地反映两个变量之间的线性相关程度，这样也决定了二元变量的相关分析的不精确性。偏相关分析就是在研究两个变量之间的线性相关系时控制可能对其产生影响的变量。地理系统是一种多要素的复杂巨系统，其中一个要素的变化必然影响到其他各因素的变化，在多要素所构成的地理系统屮，当我们研究某一个要素对另一个要素的影响或相关程度时，把其他要素的影响视为

3、常数，即暂不考虑其他要素的影响，而单独研究那两个要素之间的相互关系的密切程度时，称为偏相关。偏相关分析是相关分析屮的重要部分，它主要用在当控制了一个或几个变量的影响下两变量间的相关性根据观测资料应用偏相关分析计算偏相关系数，可以判断哪些自变量对因变量的影响较大，而选择作为必须考虑的自变量，至于哪些对因变暈影响较小的白变量，则可舍去不顾。这样在多元回归分析吋，只要保留起主要作用的口变量，用较少的门变屋描述因变量的平均变动量。偏相关分析计算的仍是两个变量Z间的相关程度，但是相关系数排除了第三方变量效应之后的效应值。第二•方变量在SPSS屮称为

4、控制变量，也可以是多个变量。偏相关分析的过程平衡了控制变量对两个分析变量的彫响，最终的冃的是检验偏相关系数在总体范围内是否为0偏相关分析在理解检验变虽:和控制变量Z间的关系时，通常有两种解释或模型，•种是共同作用假设，另一种是中介变量假设。在共同作用假设模型中，两变址札I关显著的原因在于它们部受同一变量的影响。如果这个起共同作用的变量不存在，即排除共同变量作用的效应则两个分析变量的相关系数应为0.中介变量假设模型中，两个变最相关显著的原因在于变量A通过屮介变最影响了变最B,排除中介变量的影响后，两变罐的相关系数应为()1.前提假设a.多元

5、正态分布参与分析的变最集符合多元正态分布，即一方血在不考虑其他变最的情况下，每个变最都符合正态分布，另一方而每个变量在其他变量的变量值的任一组合上都符合正态分布。当多元正态分布的假设满足，变量之间的关系肯定是线性的，当该假设不成立时，变量Z间可能存在非线性关系，在偏相关分析Z前，可以通过散点图来检验变量Z间是否存在非线性关系b・样本独立性样本來自总体的随机样本，被试Z间必须相互独立。2.运行analyze—correlate—partialspss中有这么一个选项：Zero-ordercorrelations复选项要求显示零阶相关矩阵，即

6、Pearson相关矩阵r12一r13r23f12•3■"J(l-^)(r-4)rB•2=r13-rDf23<•—r23*r12rBf23<1/1-爲）（1-血）卜-标点示而的数字表示在计算偏相关系数时，保持不变录上式表示的是三个偏相关系数，称为一级偏相关系数若有四个要素，则有六个偏相关系数，则称他们为二级偏相关系数弘“=jd）（i-说.J偏相关系数的检验偏相关系数采用t检验，n是样本量，m是自变量，或者说是总变量个数一1,同时也nJ以理解为总体中扣除？个变量影响的偏相关系数为厂q=加1计算出的t值如果大于t检验表中的值，即可说明相关显著查

7、表时所用的自由度就是n-m-1或n—q—2对于相关分析时，自由度为n—2,也可以理解为自变量为1,控制变量为0把你要分析的变量选择到variables里面，把Display的Autocorrelations和Partialautocorrelations勾上。然后ok分析。出来的结果中ACF为口相关系数，而PACF为偏相关系数的图…剔除其他相关因素影响的条件下计算变量间的相关性，最好与相关分析结合起来一起研究，偏相关分析也称净相关分析，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，所用的工具就是偏相关系数。方法/步骤1.先调出偏

8、相关分析的窗口界面，把“常住人口”作为控制变量，剔除其对“家庭收入”、“计划面积”的相关分析的影响。a*NWI«KT)均甸黜电旨掳。♦%1M10212阳135210290215M29Mtitf