SPSS數(shù)據(jù)分析教程相關(guān)性PPT課件

1、主要內(nèi)容 相關(guān)分析的基本概念 如何繪制各種散點(diǎn)圖 三種相關(guān)系數(shù)的偏相關(guān)分析的概念、方法和結(jié)果解釋 列聯(lián)表分析第1頁(yè)/共32頁(yè)相關(guān)分析的基本概念和散點(diǎn)圖第2頁(yè)/共32頁(yè)什么是相關(guān)分析 相關(guān)分析是分析客觀事物之間關(guān)系的定量分析方法。許多事物或現(xiàn)象之間總是相互聯(lián)系的，并且可以通過一定的數(shù)量關(guān)系反映出來(lái)。 比如，教育需求量與居民收入水平之間，科研投入與科研產(chǎn)出之間，投資額和國(guó)民收入等等，都有著一定的依存關(guān)系。 第3頁(yè)/共32頁(yè)相關(guān)關(guān)系的種類 相關(guān)關(guān)系的種類：是否線性 線性相關(guān) 正相關(guān) 負(fù)相關(guān) 曲線相關(guān) 相關(guān)關(guān)系的種類：據(jù)變量的度量類型 定類變量和定類變量之間的相關(guān) 定序變量和定序變量之間的相關(guān) 尺度變

2、量和尺度變量之間的相關(guān) 第4頁(yè)/共32頁(yè)相關(guān)分析的作用 判斷變量之間有無(wú)聯(lián)系 確定相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式及相關(guān)分析方法 把握相關(guān)關(guān)系的方向與密切程度 為進(jìn)一步采取其他統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析提供依據(jù) 用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè) 第5頁(yè)/共32頁(yè)散點(diǎn)圖 相關(guān)散點(diǎn)圖是觀察兩個(gè)變量之間關(guān)系的一種非常直觀的方法。散點(diǎn)圖以橫軸表示兩個(gè)變量中的一個(gè)變量，以縱軸表示另一個(gè)變量，將兩個(gè)變量之間相對(duì)應(yīng)的變量值以坐標(biāo)點(diǎn)的形式逐一標(biāo)在直角坐標(biāo)系中，通過點(diǎn)的分布形狀、分布模式和疏密程度來(lái)形象描述兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。 第6頁(yè)/共32頁(yè)散點(diǎn)圖舊對(duì)話框 car_sales.sav記錄了對(duì)市面上常見汽車的調(diào)查結(jié)果，它包括車的長(zhǎng)、寬、凈重等物理指標(biāo)

3、，同時(shí)還有車的廠家、型號(hào)、新車售價(jià)、發(fā)動(dòng)機(jī)、馬力、耗油量等。我們想考察車的耗油量是否和售價(jià)有關(guān)系，是否車越省油價(jià)格越高呢？第7頁(yè)/共32頁(yè)第8頁(yè)/共32頁(yè)第9頁(yè)/共32頁(yè)第10頁(yè)/共32頁(yè)用圖表構(gòu)建程序繪制散點(diǎn)圖 第11頁(yè)/共32頁(yè)相關(guān)系數(shù) 通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)分析變量之間相互關(guān)系的方法。 計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方法很多，由于我們所面對(duì)的各種變量都具有不同的性質(zhì)和類型，因此應(yīng)當(dāng)根據(jù)變量的特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆治鱿嚓P(guān)的方法。對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)，計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方法也不相同 。第12頁(yè)/共32頁(yè)線性相關(guān)的度量尺度數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的度量 Pearson相關(guān)系數(shù) 相關(guān)系數(shù)的數(shù)值范圍是介于1與 +1之間: 如果| 0，表明

4、兩個(gè)變量沒有線性相關(guān)關(guān)系。 如果| 1 ，則表示兩個(gè)變量完全直線相關(guān)。線性相關(guān)的方向通過相關(guān)系數(shù)的符號(hào)來(lái)表示，“+”號(hào)表示正相關(guān)，“”表示負(fù)相關(guān)。第13頁(yè)/共32頁(yè) 相關(guān)系數(shù)為0或接近于0不能說明兩個(gè)變量之間沒有相關(guān)性，它只說明沒有線性相關(guān)性。不能排除具有其它非線性關(guān)系。 Pearson 相關(guān)系數(shù)是一種線性關(guān)聯(lián)度量。如果兩個(gè)變量關(guān)系密切，但其關(guān)系不是線性的，則 Pearson 相關(guān)系數(shù)就不是適合度量其相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量。第14頁(yè)/共32頁(yè) SPSS的雙變量相關(guān)可以計(jì)算兩個(gè)或者兩個(gè)以上變量間的協(xié)方差和Pearson相關(guān)系數(shù)。同時(shí)還可以檢驗(yàn)該相關(guān)系數(shù)是否顯著區(qū)別于0。 設(shè)相關(guān)系數(shù)為，則SPSS相關(guān)系數(shù)

5、檢驗(yàn)的原假設(shè)為： H0:| =0第15頁(yè)/共32頁(yè) car_sales.sav記錄了對(duì)市面上常見汽車的調(diào)查結(jié)果，它包括車的長(zhǎng)、寬、凈重等物理指標(biāo)，同時(shí)還有車的廠家、型號(hào)、新車售價(jià)、發(fā)動(dòng)機(jī)、馬力、耗油量等。我們想考察車的耗油量是否和新車售價(jià)有關(guān)系，是否車越省油價(jià)格越高呢？第16頁(yè)/共32頁(yè) 選擇【分析】【相關(guān)】【雙變量】 第17頁(yè)/共32頁(yè)第18頁(yè)/共32頁(yè)第19頁(yè)/共32頁(yè)Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)定序變量之間的相關(guān)性的度量 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)的適用條件為： 兩個(gè)變量為定序變量。 一個(gè)變量為定序變量，另一個(gè)變量為尺度數(shù)據(jù)，且兩總體不是正態(tài)分布，樣本容量n不一定大于30。第20頁(yè)/共32頁(yè) 設(shè)D

6、是兩個(gè)變量每對(duì)數(shù)據(jù)的等級(jí)差，n是樣本量。 則Spearman相關(guān)系數(shù)為：第21頁(yè)/共32頁(yè) 每周看電視的時(shí)間和IQ之間的關(guān)系,我們用Spearman等級(jí)相關(guān)分析二者的相關(guān)性。第22頁(yè)/共32頁(yè)第23頁(yè)/共32頁(yè)Kendall的tau-b(K) Kendall的tau系數(shù)是另一種計(jì)算定序變量之間或者定序和尺度變量之間相關(guān)系數(shù)的方法。Spearman的等級(jí)相關(guān)系數(shù)可以方便檢驗(yàn)兩個(gè)定序變量是否相關(guān)，但是很難具體解釋兩個(gè)變量如何相關(guān)及相關(guān)程度。Kendall的等級(jí)相關(guān)系數(shù)可以同時(shí)反映兩個(gè)變量的相關(guān)程度。第24頁(yè)/共32頁(yè) 設(shè)樣本量為n，考察兩個(gè)變量X和Y之間的相關(guān)關(guān)系，X和Y的取值記為xi,yi。所有

7、像(xi,yi)對(duì)的個(gè)數(shù)為n(n-1)/2。和分別表示和的秩次，如果對(duì)于任意k，有我們稱(xk,yk)為同序?qū)Γ环駝t，稱為逆序?qū)Α?總的同序?qū)Φ膫€(gè)數(shù)記為nc，逆序?qū)Φ膫€(gè)數(shù)記為nd，則Kendall的Tau系數(shù)的定義為： 第25頁(yè)/共32頁(yè)偏相關(guān)分析 政府醫(yī)療基金的投入和發(fā)病率之間存在關(guān)系嗎？盡管您可能希望存在一個(gè)負(fù)相關(guān)的關(guān)系，但是它們之間的相關(guān)系數(shù)表明二者存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即隨著醫(yī)療基金的增長(zhǎng)，發(fā)病率也表現(xiàn)為增長(zhǎng)。不過，對(duì)保健提供商的拜訪率的控制，實(shí)際上消除了所觀察到的正相關(guān)。保健基金和發(fā)病率顯示為正相關(guān)的原因僅僅是，當(dāng)基金增長(zhǎng)時(shí)，更多的人可以獲得保健服務(wù)，從而導(dǎo)致醫(yī)生和醫(yī)院所報(bào)告的病例更多。 第26頁(yè)/共32頁(yè) SPSS的“偏相關(guān)”過程計(jì)算偏相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)在控制一個(gè)或多個(gè)附加變量效應(yīng)的同時(shí)描述兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。 打開health_funding.sav數(shù)據(jù)文件，選擇【分析】【相關(guān)】【偏相關(guān)】 第27頁(yè)/共32頁(yè)第28頁(yè)/共32頁(yè)第29