spss相关分析分析课件.ppt

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1、运筹学与数据分析实践数据分析部分相关分析的基本概念1二元相关分析2偏相关分析3距离相关分析4相关分析1相关分析的基本概念任何事物的变化都与其他事物是相互联系和相互影响的,用于描述事物数量特征的变量之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型,即函数关系和统计关系。当一个变量x取一定值时,另一变量y可以按照确定的函数公式取一个确定的值,记为y=f(x),则称y是x的函数,也就时说y与x两变量之间存在函数关系。又如,某种商品在其价格不变的情况下,销售额和销售量之间的关系就是一种函数关系:销售额=价格×销售量。函数关系是一一对应的确定性关系

2、,比较容易分析和测度,可是在现实中,变量之间的关系往往并不那么简单。为了判断r对ρ的代表性大小,需要对相关系数进行假设检验。(1)首先假设总体相关性为零,即H0为两总体无显著的线性相关关系。(2)其次,计算相应的统计量,并得到对应的相伴概率值。如果相伴概率值小于或等于指定的显著性水平,则拒绝H0,认为两总体存在显著的线性相关关系;如果相伴概率值大于指定的显著性水平,则不能拒绝H0,认为两总体不存在显著的线性相关关系。相关系数的取值范围在−1和+1之间,即−1≤r≤+1。其中:若0<r≤1,表明变量之间存在正相关关系,即两个变量的相随变动方向相同;若−

3、1≤r<0,表明变量之间存在负相关关系,即两个变量的相随变动方向相反;在实际中,因为研究目的不同,变量的类型不同,采用的相关分析方法也不同。比较常用的相关分析是二元相关分析、偏相关分析和距离分析。在二元变量的相关分析过程中比较常用的几个相关系数是Pearson简单相关系数、Spearman和Kendall'stau-b等级相关系数。Pearson简单相关系数用来衡量定距变量间的线性关系。2.1Pearson相关系数2二元相关分析定距变量,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

4、变量。几种典型的Pearson相关系数及其散点图2.2SPSS中实现过程研究问题某班级学生数学和化学的期末考试成绩如表2-1所示,现要研究该班学生的数学和化学成绩之间是否具有相关性。2-1学生的数学和化学成绩人名数学化学hxh99.0090.00yaju88.0099.00yu65.0070.00shizg89.0078.00hah94.0088.00smith90.0088.00watet79.0075.00jess95.0098.00wish95.0098.00laly80.0099.00john70.0089.00chen89.0098.00da

5、vid85.0088.00caber50.0060.00marry87.0087.00joke87.0087.00jake86.0088.00herry76.0079.00实现步骤Step01:选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Correlate(相关)】→【Bivariate(双变量)】命令,弹出【BivariateCorrelations(双变量相关)】对话框,如图所示,这是简单相关检验的主操作窗口。实现步骤Step02:选择检验变量在【BivariateCorrelations(双变量相关)】对话框左侧的候选变量列表框中选择两个个或两

6、个以上变量将其添加至【Variables(变量)】列表框中,表示需要进行简单相关分析的变量。Step03:选择相关系数类型图中的【CorrelationCoefficients(相关系数)】选项组中可以选择计算简单相关系数的类型。●Pearson:系统默认项,即积差相关系数,计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析。●Kendall:等级相关,计算分类变量间的秩相关。●Spearman:等级相关,斯皮尔曼相关系数。对于非等间距测度的连续变量,因为分布不明可以使用等级相关分析,也可以使用Pearson相关分析;对于完全等级的离散变量必须使用等级相关分析

7、相关性。当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知,或原始数据是用等级表示时,宜用Spearman或Kendall相关。实现步骤Step04:假设检验类型选择在图中的【TestofSignificance(显著性检验)】选项组中可以选择输出的假设检验类型,对应有两个单选项。●Twotailed:系统默认项。双尾检验,当事先不知道相关方向(正相关还是负相关)时选择此项。●Onetailed:单尾检验,如果事先知道相关方向可以选择此项。同时,可以勾选【FlagsignificantCorrelations(标记显著性相关)】复选框。它表示选择此项后,输出结

8、果中对在显著性水平0.05下显著相关的相关系数用一个星号“*”加以标记;对在显著

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