spss教程第五章相关分析

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1、第五章双变量关系描述统计——相关分析与检验双变量的关系——有关与无关寻找变量间的关系是科学研究的首要目的。变量间的关系最简单的划分即:有关与无关。在统计学上，我们通常这样判断变量之间是否有关：如果一个变量的取值发生变化，另外一个变量的取值也相应发生变化，则这两个变量有关。如果一个变量的变化不引起另一个变量的变化则二者无关。性别与四级英语考试通过率的相关统计表述：统计结果显示，当性别取值不同时，通过率变量的取值并未发生变化，因此性别与考试通过率无关。自变量的不同取值在因变量上无差异，两变量无关。自变量的不同取

2、值在因变量上有差异，两变量有关。表述：统计结果显示，当性别取值不同时，收入变量的取值发生了变化，因此性别与月收入有关。自变量因变量双变量关系的统计类型双变量的关系——关系强度测量变量关系强度的含义:指两个变量相关程度的高低。统计学中是以准实验的思想来分析变量相关的。通常从以下的角度分析：A）两变量是否相互独立。B）两变量是否有共变趋势。C）一变量的变化多大程度上能由另一变量的变化来解释。双变量关系强度测量的主要指标双变量的关系——关系的性质直线相关与曲线相关正相关与负相关完全相关与完全不相关第一节列联相关一

3、、列联分析的基本原理自变量发生变化，因变量取值是否也发生变化。比较边缘百分比和条件百分比的差别。列联表的格式自变量因变量人数行百分比列百分比总百分比边缘百分比边缘百分比条件百分比卡方测量的原理卡方测量用来考察两变量是否独立(无关)。其原理是根据这一概率定理：若两变量无关，则两变量中联合事件发生的概率应等于各自独立发生的概率乘积在列联表中，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，两变量不独立。示例1515655观察值边缘概率边缘概率期望条件概率9

4、9-9-9残差由此可见，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：卡方的取值在0~∞之间。卡方值越大，关联性越强。在SPSS中，有PearsonX2和相似比卡方（LikelihoodRatioX2）两种。的改进标准化系数：为使值有一固定的区间，便于比较，采用了以下几个修正：A、φ系数（Phi）：(0~1),适用于2×2表。B、列联系数（ContingencyCoefficient）：(0~1)，适用任意表。C、CramerV系数：(0~1)，适用任意表。

5、D、λ系数(Lambda)：(0~1)，适用任意表。E、Goodman&Kruskal-tau系数:(0~1)，适用任意表。二、列联表分析过程主要功能：调用列联表分析过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析，一个行变量和一个列变量可组成一个二维列联表，如再加一个控制变量则可组成一个三维列联表。而多个行、列、控制变量就可组成一个复杂的多维列联表。在分析中可对二维和多维列联表资料进行统计描述和x2检验，并计算相应的百分数指标。此外，还可计算四格表确切概率（Fisher’sExactTest），且有单双侧（O

6、ne-Tail、Ywo-Tail）、对数拟然比检验（LikelihoodRatio）以及线性关系的Mantel-Haenszelx2检验。三、列联表分析过程列联表分析程序按Analyze--DescriptiveStatistics--Crosstabs顺序打开Crosstabs主对话框。如图4—31该框中的变量作为分布表中的行变量，必须是数值型或字符型等分类变量。该框中的变量作为控制变量，决定频数分布表中的层，可有多个控制变量，如要增加新的控制变量，按Next键，要修改以前的变量按Previous键显示每

7、一组中各变量的分类条形图。只输出统计量，不输出多维列联表。见图4--32见图4--33见图4--34图4—31Crosstabs对话框进行行和列变量相互独立的假设检验，有多种检验法。（注）进行相关系数的检验，有两项结果显示：Pearson相关系数和Spearman相关系数适用于定类变量的统计量：基于卡方检验基础上对相关性的检验用来描述相关性当用自变量预测因变量时，此系数反映这种预测降低错误的比率。显示不确定系数，表示用一个变量来预测其他变量时降低错误的比率适用于定序变量：Gamma系数反映两个有序变量间的对

8、称相关性。是Gamma检验的非对称推广。对有序变量和秩变量相关性的非参数检验。与Kendall’stau-c相似适用于定序变量：用于检验相关性用于检验两个评估人对同一对象的评估是否具有一致系。检验某事件发生和某因子之间的关系进行两个相关的二值变量的非参数检验进行一个二值因素变量和一个二值响应变量的独立性检验。图4—32Crosstabs的Statistics对话框图4—33Crosstabs的CellDispla