图形→散点图→简单散点图分析→回归分析→线性回归分析分析实例.ppt

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1、实习15相关分析与回归分析学习目标能用SPSS做简单相关分析能用SPSS做简单回归分析主要内容15.1相关分析简介15.2简单相关分析15.3偏相关分析15.4简单回归分析15.1相关分析简介一些基本概念直线相关：研究两个变量是否存在直线相关关系，以及关系的密切程度正相关、负相关、完全相关相关系数：表示相关的密切程度与相关方向的指标，取值范围：[-1,1]。SPSS中的相关分析过程双变量相关分：变量之间的两两相关偏相关分析：对其他变量控制后的两两相关距离：同一变量内部观测值或不同变量间的相似性和不相似性15.2简单相关分析1.积差相关系数（Pearson相关系数）的计算注：积差相关系数

2、严格上仅适用于两变量呈线性相关时。相关系数的检验方法样本相关系数r是总体相关系数ρ的估计值，需进行假设检验。H0：ρ＝0，两变量间无直线相关关系H1：ρ≠0，两变量间有直线相关关系在SPSS中，直接给出最终的P值。积差相关系数的适用条件积差相关系数适用于线性相关的情形，且各自均服从正态分布。样本中存在的极端值对积差相关系数的计算影响极大，要慎重考虑和处理，必要时可以对其进行剔除，或者加以变量变换。工具：散点图、直方图、K-S检验等。散点图可以用来发现异常值！分析实例数据文件是corr.sav分析实例相关分析用于进行两个/多个变量间的相关分析SPSS分析过程图形→散点图→简单散点图分析→

3、相关分析→双变量相关分析分析实例分析结论进食量和体重增量的相关系数为0.940，P<0.01，有统计学意义。Correlations1.940**.0001010.940**1.0001010PearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)N进食量体重增量进食量体重增量Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).**.2.秩相关系数适用情况：不服从双变量正态分布、分布未知、等级资料。Spearman等级相关用rs表示两变量的相关关系的密切程度及相关方向

4、。基本思想：将两变量分别从小到大编秩，对秩次进行前述的相关分析。SPSS分析过程分析→相关分析→相关分析相关系数复选框：Spearman结论进食量和体重增量的Spearman相关系数为0.899，P<0.01，有统计学意义。Correlations1.000.899**..0001010.899**1.000.000.1010CorrelationCoefficientSig.(2-tailed)NCorrelationCoefficientSig.(2-tailed)N进食量体重增量Spearman'srho进食量体重增量Correlationissignificantatthe0.

5、01level(2-tailed).**.Kendall’s等级相关系数Correlations1.000.750**..0031010.750**1.000.003.1010CorrelationCoefficientSig.(2-tailed)NCorrelationCoefficientSig.(2-tailed)N进食量体重增量Kendall'stau_b进食量体重增量Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).**.适用于两个变量均为有序分类的情况！15.3偏相关分析方法原理控制其它变量影响的情况下，分析两个变量之间的关系

6、。偏相关系数：揭示两变量之间的真实联系。分析实例例15.2：分析汽车价格和每加仑汽油可行驶公里数的相关关系。教材中的auto.sav。分析：汽车的自重可影响每加仑汽油可行驶公里数。Correlations1-.469**.539**.000.000747474-.469**1-.807**.000.000747474.539**-.807**1.000.000747474PearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPearsonCorrelationSig.(2-tailed)NPriceMilea

7、ge(mpg)Weight(lbs.)PriceMileage(mpg)Weight(lbs.)Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).**.利用相关分析得到3个变量两两之间的相关关系：分析实例SPSS分析过程分析→相关分析→偏相关分析变量框：price、mpg控制框：weight结论控制了汽车自重的影响后汽车价格和每加仑汽油可行驶公里数的相关系数r=-0.068，p=0.539，无统计