二元定距变量的相关分析.doc

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1、二元定距变量的相关分析是通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个和两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。定距变量又称间隔变量，取值之间可以比较大小，如年龄和收入成绩都是典型的定距变量。主要使用的相关系数是PEARSON简单相关系数、SPEARMAN和KENDALL’STUA-B等相关系数。PEARSON简单相关系数是用来衡量定距变量间的线性关系，如比较国民收入和居民储蓄存款，身高和体重，高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。描述性统计量均值标准差N@7月得分89.61507.0116350@10月得分97.9317

2、3.3064350相关性@7月得分@10月得分@7月得分Pearson相关性1.099显著性（双侧）.495N5050@10月得分Pearson相关性.0991显著性（双侧）.495N5050相关性表格就是所要求的相关系数，第二张表格就是就是所要求的相关系数，从中看出7月和10月的相关系数为0.099，显著性为0.495，小于显著性水平的0.05，所以7月和10月的成绩没有显著相关。如果对变量之间的相关程度要求不精细，可直接通过绘图方式直接判断。如下