SPSS统计分析-第6章相关分析ppt课件.pptx

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1、第6章相关分析研究中常常需要分析两个或多个变量之间的相互关系，如数学成绩与语文成绩之间的关系、广告投入与产品销量之间的关系。如果分析目的是为了了解变量间相互联系的密切程度，像班主任神马想了解数学、物理、语文和英语成绩之间有何关联一样，就需要使用本章所要讲述的相关分析。通过相关分析，可以确定变量之间是否存在相关关系和它的表现形式，并了解其相关关系的密切程度。6.1相关分析的基本原理相关就是用数字来表明两个或两个以上变量之间的变动伴随关系。相关系数(coefficientofcorrelation)是变量间相关程度的

2、数字表现形式，一般以ρ表示总体相关系数，以r表示样本相关系数，r的取值范围是[-1,1]。6.1.1相关的概念依据不同的标准，相关可以划分成不同的种类。1．完全相关、不完全相关和零相关按变量间的紧密程度，相关关系可分为完全相关、不完全相关和零相关。完全相关是指变量间的关系是一一对应的，当一个变量变化时，另一变量有一确定的值与它对应。完全相关通常在自然科学研究中出现，而在人文社科类的研究中却很少出现。不完全相关是指变量间不是一一对应的关系，当一个变量取某一值时，另一变量无法有确定的值与它对应。例如通过分析看出，学生

3、的物理成绩和数学成绩有一定的关系，但两者没有一一对应的关系。本章所讲述的相关，就是这种不完全相关。零相关是变量间没有关系，互不影响。2．正相关和负相关按相关的方向，相关关系可分为正相关和负相关。正相关是指两个变量按照相同的方向变化，一个变量变化时，另一变量随之做相同方向的变化。如年龄增长，晶体智力随之增长。负相关是指两个变量按照相反的方向变化，一个变量变化时，另一变量随之做相反方向的变化，如教师的教学效能越高，发生失职倦怠的可能性就越小。3．线性相关和非线性相关按相关的形式，相关关系可分为线性相关和非线性相关。线

4、性相关是所有数据在某一条直线附近，以后提到的相关分析，如果没有特殊说明，就是指线性相关。非线性相关是所有数据在某一曲线附近。4.单相关、复相关和偏相关按变量的多少，相关关系可分为单相关、复相关和偏相关。单相关是指两个变量之间的相关关系，如学生的数学成绩和语文成绩的关系。复相关是指3个或3个以上变量间的相关关系，如教师的职业倦怠和教学效能感、人格特征等关系。偏相关是指，某一变量和多种变量相关的情况下，假定其他变量不变，对其中两个变量所求的相关关系。对所得数据进行统计时，一般计算样本统计量r，以推断总体参数ρ。相关系

5、数r具有以下特征：相关系数r的取值范围为[-1，1]，常用小数形式表示。相关系数的符号表示两变量间相关的方向，若r为正值，则表明两变量是正相关；若r为负值，则表明两变量是负相关。6.1.2相关的性质相关系数的绝对值大小表明相关程度的强弱。在统计中，相关系数绝对值的大小与相关程度一般有如下关系。如表所示：在数据文件建立后，选择“分析”下拉菜单中的“相关”子菜单，其中共有3个相关分析功能命令，如图所示，读者可根据不同的统计需求选择相应的命令。6.1.3相关分析的基本步骤班主任发现本班学生的数学、物理、语文、英语成绩之

6、间可能存在某些联系。如果他想要了解任意两科成绩之间的关系，就可采用本节所要讲述的双变量相关分析。现在，我们一起来帮助班主任学会如何使用双变量相关分析吧。6.2双变量相关分析双变量相关过程是“相关”子菜单中最常使用的分析过程，研究者使用此过程对两个变量进行线性相关分析。根据不同的数据类型和条件，在SPSS中可选用Pearson积差相关、Kendall的tau-b等级相关或Spearman等级相关。下面将一一列出其各自的适用条件。1．Pearson积差相关英国统计学家Pearson认为积差相关系数是两个标准分数乘积之

7、和除以n所得的商。其公式为：6.2.1双变量相关分析的基本原理其适用条件是：必须是成对数据，且每对数据之间是相互独立的；样本容量大于等于30，这样才能保证计算的数据具有代表性，计算出的积差相关系数可以有效说明两个变量的相关关系；两个变量的所属总体都呈正态分布，至少是接近正态的单峰分布；两个变量都是由测量所得的连续性数据；两个变量间的相关是线性相关；排除共变因素的影响。2．Kendall相关Kendall的tau-b相关是一种对两列等级变量的关系程度的测量，结果为交错系数（τ，读作tau），其公式为：3．Spear

8、man等级相关英国心理学家、统计学家Spearman在Pearson积差相关的基础上，提出了Spearman等级相关，其公式为：其适用条件是：只有两个变量，且都为顺序变量，或一列数据是顺序变量数据，另一列数据是连续变量数据。两个连续变量观测的数据，至少有一列数据是由非测量方法粗略评估得到的。如使用作品分析法时，评价者只能在一定标准基础上，依靠自己的经验进行粗略评估。双变量