SPSS-4-多变量的描述性统计课件.ppt

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1、第四讲多变量的描述性统计一、相关的概念二、交互分类表三、简化相关与消减误差四、相关测量法和测量层次一、相关的概念案例:在某地区调查1000名青年人的最大志愿,其中有40%的人选择快乐家庭、50%的人选择理想工作和10%的人选择增广见闻。我们要问:为什么这些青年的最大志愿会有不同?若同时调查了这些青年人的受教育水平,分为高(本科或以上程度)、中(高中程度)、低(初中或以下程度),人数比例分别为10%、60%和30%。我们可以追问:青年人的志愿与其受教育水平是否相关呢?换言之,是否因为教育水平不同,所以人生

2、志愿也不同?一、相关的概念1、相关:是指一个变量的值与另一个变量的值有连带关系。换言之,如果一个变量的值发生变化,另一个变量的值也有变化,则两个变量就是相关了。2、相关程度:相关有强弱之分0:无相关1:完全相关介于0与1之间的数值越大,表示相关的程度越强。3、相关的方向:+0.8-0.8正相关—一个变量值越大,另一个变量值也越大。负相关—一个变量值越大,另一个变量值却越小。一、相关的概念正相关负相关不相关线性相关-正相关非线性相关1非线性相关2一、相关的概念4、相关除了注意强弱与方向这两个性质外,还要注

3、意两个变量是否有因果关系。两个变量的相关可能有因果关系(当原因变量发生变化时,结果变量也随着发生变化);两个变量的相关也可能没有因果关系,而是发生共同变化。X→Y一个变量为因X(称为自变量,Independentvariable)一个变量为果Y(称为因变量,dependentvariable)不对称关系(asymmetricalrelationship):变量X影响Y,而Y不影响X。表示为:X→Y对称关系(symmetricalrelationship):变量X和Y不确定或不区分影响的方向。表示为:X←

4、→Y二、交互分类表Crosstable1、交互分类表:同时根据两个变量的值,将所研究的个案分类。表1000名青年人的教育水平与志愿交互分类表又称列联表。一般将自变量(如,教育水平)放在表的列(Columns,即表的顶端);将因变量(如,志愿)放在表的行(Rows,即表的旁边)。上表单元格中显示的是频数,而且表下端显示的总数也不相等,因而不利于进行比较;为求相互比较从而知道两个变量间的相互关系,就必须标准化;最常用的,将频数显示为百分比,就按照100进行了标准化,这样就利于比较了。二、交互分类表Cross

5、table2、SPSS的实现Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs在左图中将因变量志愿[y]选到行中(Row),将自变量教育水平[x]选到列中(Column)。左图中Layer是分层变量框,如果还要考察不同性别的人关于志愿与教育水平的关系,可以将性别变量选入此框中,还可以进一步的分层下去。二、交互分类表Crosstable右图是志愿与教育水平的交互分类表,且只是频数表,没有显示百分比。显示百分比:Analyze→DescriptiveStatistics→Cros

6、stabs→Cells在左图左下角Percentages栏显示的就是百分比选项:Row:选中,显示行百分比;例:显示占行变量“志愿”中“快乐家庭”的总人数的百分比。Column:选中,显示列百分比;例:显示占列变量“教育水平”中“高”的总人数的百分比。Total:选中,显示总和百分比;例:显示占所有被调查人数的百分比。三、简化相关与消减误差1、相关系数(Coefficientofassociation)相关测量法就是以一个统计值表示变量与变量之间的关系。这个值,通常称为相关系数。2、相关测量法有很多种,

7、怎样选择?首先要注意变量的测量层次:定类、定序、定距。属于不同测量层次的变量,就要用不同的相关测量法。3、相关系数的意义(1)表示两变量间的相关程度的大小(2)还希望具有消减误差比例的作用。三、简化相关与消减误差4、消减误差比例(PRE测量法)ProportionateReductioninError(简称PRE)社会学研究的主要目标是预测或解释社会现象的变化。如,有一种社会现象Y(志愿),我们想预测或理解其变化的情况。预测或解释时,难免有误差(即错误);假定另一种社会现象X(教育水平)是与Y有关系的,

8、如果我们根据X的值来预测Y的值理应可以减少若干误差。而且,X与Y的关系越强,所能减少的预测误差就越多;换言之,所消减的误差有多少,可以反映X与Y的相关强弱程度。三、简化相关与消减误差4、消减误差比例(PRE测量法)现在假定不知道X的值,我们在预测Y值时所产生的全部误差是E1(见图1);如果知道X的值,我们可以根据X的每个值来预测Y的值;假定误差总数是E2(见图2),则以X的每个值来预测Y值时所减少的误差就是:E1-E2(见图2的阴影部分)。

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