第十章相關(guān)性測量(下)

1、第十章第十章 相關(guān)性測量（下）相關(guān)性測量（下）三、兩個定距變量相關(guān)測量與檢定三、兩個定距變量相關(guān)測量與檢定v（一）兩個定距變量相關(guān)性的測量（一）兩個定距變量相關(guān)性的測量v 皮爾遜（皮爾遜（PearsonPearson）相關(guān)系數(shù)：）相關(guān)系數(shù)：（1 1）測量兩個定距變量相關(guān)程度的最好尺度；）測量兩個定距變量相關(guān)程度的最好尺度；（2 2）r r 本身不表示消減誤差比例，本身不表示消減誤差比例，r r2 2具有消具有消減誤差比例的意義，稱為減誤差比例的意義，稱為決定系數(shù)決定系數(shù)，表示，表示以線性回歸方程作為預(yù)測工具時所能減少以線性回歸方程作為預(yù)測工具時所能減少的誤差比例。的誤差比例。例題：檢驗例題：檢

2、驗8 8名兒童樣本的身高和體重之間的相關(guān)名兒童樣本的身高和體重之間的相關(guān)程度程度兒童兒童XYABABA2B2A4981-5-9452581B5088-4-28164C5387-1-3319D5599199181E6091616361F55891-1-111G609565303625H5090-400160X=432Y=720SP=100SSX=132SSY=202)(),(YYBXXAvPearsonPearson（皮爾遜）相關(guān)系數(shù)：（皮爾遜）相關(guān)系數(shù)：61.0)202)(132(100)()()(22YXSSSSSPYYXXYYXXr)()()()()(2222222222YNYXNXYXN

3、XYYYXXYYXXrYNYSSXNXSSYXNXYSPYX（二）兩個定距變量相關(guān)的總體檢定（二）兩個定距變量相關(guān)的總體檢定v可以用可以用F F檢定檢定或者或者t t檢定檢定vr r是樣本的積距相關(guān)系數(shù)，是樣本的積距相關(guān)系數(shù)， r2 稱為稱為決定系數(shù)決定系數(shù)，具有消減誤差比例的意義。具有消減誤差比例的意義。vH1H1：總體中：總體中 r 0r 0vH0: H0: 總體中總體中 r = 0r = 02212/ )1 (/dfrdfrF總體的剩余誤差總體的消減誤差練習(xí)十二練習(xí)十二v9 9名女青年受教育年期名女青年受教育年期與參加家務(wù)勞動時間與參加家務(wù)勞動時間的關(guān)系是：的關(guān)系是：r = -0.81r

4、 = -0.81v檢定總體中女青年受檢定總體中女青年受教育年期與參加家務(wù)教育年期與參加家務(wù)勞動時間的關(guān)系勞動時間的關(guān)系婦女婦女教育年期教育年期X勞動小時勞動小時YA25B24C34D33E41F41G40H60I80總數(shù)3618vF=13.36F=13.36vdfdf1 1=k-1=2-1=1=k-1=2-1=1vdfdf2 2=n-k=9-2=7=n-k=9-2=7v在在0.010.01顯著度水平上，自由度顯著度水平上，自由度dfdf1 1=1=1；dfdf2 2=7=7情況下，情況下，F(xiàn) F的臨界值是的臨界值是12.2512.25，因為，因為13.3613.3612.2512.25，在否定

5、域內(nèi)，故否定虛，在否定域內(nèi)，故否定虛無假設(shè)，即總體中這兩個變量相關(guān)。無假設(shè)，即總體中這兩個變量相關(guān)。相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗的簡便方法相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗的簡便方法v附錄附錄C C表表F F：皮爾遜相關(guān)系數(shù)（：皮爾遜相關(guān)系數(shù)（r r）在）在0.050.05和和0.010.01顯著水平（顯著水平（）上的臨界值。）上的臨界值。v直接用直接用r r值與表中的對應(yīng)值作比較，不用計值與表中的對應(yīng)值作比較，不用計算算F F值了。如果值了。如果r r大于表中對應(yīng)臨界值，就大于表中對應(yīng)臨界值，就否定否定H H0 0，如果，如果r r值小于表中對應(yīng)臨界值，就值小于表中對應(yīng)臨界值，就接受接受H H0 0. .使用皮爾遜相

6、關(guān)系數(shù)的要求使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)的要求v（1 1）線性相關(guān)。要求）線性相關(guān)。要求X X與與Y Y之間是線性相關(guān)關(guān)之間是線性相關(guān)關(guān)系。系。v（2 2）定距數(shù)據(jù)。）定距數(shù)據(jù)。X X與與Y Y要求是定距變量。要求是定距變量。v（3 3）隨機(jī)抽樣。）隨機(jī)抽樣。v（4 4）正態(tài)分布。要求）正態(tài)分布。要求X X與與Y Y在總體中都呈正態(tài)在總體中都呈正態(tài)分布。如果是大樣本（分布。如果是大樣本（n n3030），這個要求就），這個要求就不嚴(yán)格了。不嚴(yán)格了。練習(xí)十三練習(xí)十三v根據(jù)根據(jù)SPSSSPSS文件文件“相關(guān)回歸分析（年人均相關(guān)回歸分析（年人均消費支出與教育）消費支出與教育）”，分析居民年人均，分析居民年人均

7、消費支出與教育支出的相關(guān)性。消費支出與教育支出的相關(guān)性。v以以F F分布來檢定分布來檢定r r值的方法，是假定值的方法，是假定x x與與y y成直線成直線關(guān)系。如果在總體中關(guān)系。如果在總體中x x與與y y的關(guān)系其實是非直線，的關(guān)系其實是非直線，則上面的方法便有問題了。則上面的方法便有問題了。v如何檢定總體中如何檢定總體中x x與與y y成直線關(guān)系？成直線關(guān)系？v兩個定距變量是否為直線關(guān)系可以通過散點圖兩個定距變量是否為直線關(guān)系可以通過散點圖來直觀觀察判斷；來直觀觀察判斷；v兩個定距變量是否為直線關(guān)系可將系數(shù)兩個定距變量是否為直線關(guān)系可將系數(shù)r r與系與系數(shù)數(shù)E相比較來幫助判斷。相比較來幫助判

8、斷。散點圖散點圖v先通過兩個定距變量的散點圖看兩個變量是先通過兩個定距變量的散點圖看兩個變量是否呈直線關(guān)系，如果呈直線關(guān)系再求相關(guān)系否呈直線關(guān)系，如果呈直線關(guān)系再求相關(guān)系數(shù)數(shù) r r。v散點圖散點圖 Graphs-ScatterGraphs-Scatterv1 1、簡單散點圖（、簡單散點圖（simplesimple）v2、重疊散點圖（、重疊散點圖（overlay）v3、矩陣散點圖（、矩陣散點圖（matrix）v4、三維散點圖（、三維散點圖（3-D）4050607080男性平均預(yù)期壽命22.533.544.5log（人均gdp）4050607080男性平均預(yù)期壽命22.533.544.5log（

9、人均gdp）bandwidth = .8Lowess smoother四、定類與定距變量四、定類與定距變量（一）定類（一）定類- -定距變量相關(guān)性測量定距變量相關(guān)性測量相關(guān)比率相關(guān)比率(E(E2 2) )法，又稱為法，又稱為EtaEta平方系數(shù)法（簡寫為平方系數(shù)法（簡寫為E E2 2 ）以一個定類變量（以一個定類變量（X X）為自變量，以一個定距變量（）為自變量，以一個定距變量（Y Y）為因變量。能夠測量出為因變量。能夠測量出Y Y（定距）變量值在不同（定距）變量值在不同X X（定（定類）變量值中的差異情況；類）變量值中的差異情況；由于有一個變量是定類變量，所以由于有一個變量是定類變量，所以e

10、taeta系數(shù)值（系數(shù)值（E E）介）介于于0 01 1之間，沒有負(fù)值，其平方值（之間，沒有負(fù)值，其平方值（ E E2 2 ）具有）具有 削減削減誤差比例的意義。誤差比例的意義?？佳姓骖}：考研真題：某地的一次社會調(diào)查顯示，該地老街區(qū)、新開發(fā)區(qū)和某地的一次社會調(diào)查顯示，該地老街區(qū)、新開發(fā)區(qū)和鄉(xiāng)村居民的個人現(xiàn)代性測量的平均分?jǐn)?shù)分別為鄉(xiāng)村居民的個人現(xiàn)代性測量的平均分?jǐn)?shù)分別為7575分分（n n1 1=260;s=260;s1 1=6=6分）、分）、7474分（分（n n2 2=240,s=240,s2 2=8=8分）和分）和7171分分(n(n3 3=300,s=300,s3 3=10)=10)。試

11、問，居住地和個人現(xiàn)代性水平有。試問，居住地和個人現(xiàn)代性水平有無關(guān)系？（無關(guān)系？（=0.05=0.05，n n為人數(shù)，為人數(shù)，s s為標(biāo)準(zhǔn)差）為標(biāo)準(zhǔn)差）22222222)()()(YnYYnYnYYYYYYEiii2EE 練習(xí)十四練習(xí)十四v分析分析2020名學(xué)生的家庭職業(yè)背景（分為干部。名學(xué)生的家庭職業(yè)背景（分為干部。工人、農(nóng)民三類）對其英文能力的影響。工人、農(nóng)民三類）對其英文能力的影響。干部干部工人工人農(nóng)民農(nóng)民英英785283語語825975成成917382績績9061788580808151836454ni785各組平均值各組平均值 84.2961.7579.60si4.409.642.87

12、響。的語文成績有強(qiáng)大的影學(xué)生可見，家庭職業(yè)背景對84. 070. 070. 0) 1 .74(20112834) 1 .74(20) 6 .79( 5)75.61( 8)29.84(7222222EE練習(xí)十五練習(xí)十五：分年齡段子女?dāng)?shù)量期望：分年齡段子女?dāng)?shù)量期望老年人老年人中年人中年人青年人青年人子女子女?dāng)?shù)量數(shù)量期望期望2 23 33 34 44 45 52 22 22 22 21 14 41 11 11 12 20 01 12 24 4nini6 67 77 7練習(xí)十六練習(xí)十六v居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)（存款）文件中，居民儲蓄調(diào)查數(shù)據(jù)（存款）文件中，“戶口戶口”與與“存款金額存款金額”的相關(guān)系數(shù)。的相

13、關(guān)系數(shù)。Directional MeasuresDirectional MeasuresValueValueNominal Nominal by by IntervalIntervalEtaEta戶口戶口 DependentDependent.553.553存存( (取取) )款金額款金額 DependentDependent.050.050( (二二) )定類定類- -定距變量相關(guān)性總體檢定：定距變量相關(guān)性總體檢定：F F檢定檢定v虛無假設(shè)：總體中的兩個變量沒有關(guān)系，即虛無假設(shè)：總體中的兩個變量沒有關(guān)系，即總體的總體的 E E2 2 =0.=0.若如是，則若如是，則F=0.F=0.v因此，如

14、果在樣本中算得的因此，如果在樣本中算得的F F值越大，就可以值越大，就可以否定虛無假設(shè)。否定虛無假設(shè)。kndfkdfknkFknEkEF21221), 1()/()1 () 1/(v“居民儲蓄數(shù)據(jù)（存款）居民儲蓄數(shù)據(jù)（存款）”SPSSSPSS文檔，分析文檔，分析“戶口戶口”與與“存款數(shù)額存款數(shù)額”的相關(guān)關(guān)系。的相關(guān)關(guān)系。v從該表可以看到，存款金額的離差平方總和為從該表可以看到，存款金額的離差平方總和為1.426E101.426E10，如果僅考慮戶口單個因素的影響，則存，如果僅考慮戶口單個因素的影響，則存款金額總變差中，不同戶口可解釋的變差為款金額總變差中，不同戶口可解釋的變差為3.533E73

15、.533E7，抽樣誤差引起的變差為，抽樣誤差引起的變差為1.423E101.423E10，它們，它們均方差分別為均方差分別為3.533E73.533E7和和4.574E74.574E7，相除所得的，相除所得的F F統(tǒng)統(tǒng)計量計量的觀測值為的觀測值為0.7720.772，對應(yīng)的概率，對應(yīng)的概率P P值為值為0.380.0.380.如如果顯著度水平為果顯著度水平為0.050.05，由于概率值，由于概率值P P大于大于0.050.05，應(yīng)，應(yīng)接受零假設(shè)，認(rèn)為不同戶口對存款金額沒有產(chǎn)生顯接受零假設(shè)，認(rèn)為不同戶口對存款金額沒有產(chǎn)生顯著影響。著影響。本題中兩個總體均值的差異比較，也可以用本題中兩個總體均值的

16、差異比較，也可以用兩獨立樣本兩獨立樣本t t檢驗完成。檢驗完成。對兩個總體對兩個總體F F檢驗證明其方差相等，所以讀第一行的檢驗證明其方差相等，所以讀第一行的t t檢驗檢驗結(jié)果。結(jié)果。t t值為值為0.8790.879，雙邊檢驗出現(xiàn)的概率，雙邊檢驗出現(xiàn)的概率P P值為值為0.3800.380，大，大于顯著度水平于顯著度水平0.050.05，所以接受零假設(shè)，即城市與鄉(xiāng)村居民，所以接受零假設(shè)，即城市與鄉(xiāng)村居民一次存款金額的平均值沒有顯著差異。一次存款金額的平均值沒有顯著差異。 vF F檢定常用于社會調(diào)查中，而在實驗研究中更檢定常用于社會調(diào)查中，而在實驗研究中更常用。如果只有一個實驗組和控制組，可用

17、常用。如果只有一個實驗組和控制組，可用t t檢定來推斷這兩組的均值的差異。如果所研檢定來推斷這兩組的均值的差異。如果所研究的組超過兩個，就用究的組超過兩個，就用F F檢定。其實，只有兩檢定。其實，只有兩個組時也可以用個組時也可以用F F檢定，檢定，t t檢定只不過是檢定只不過是F F檢定檢定的一種特殊形式。因此，在社會學(xué)研究中，的一種特殊形式。因此，在社會學(xué)研究中，F(xiàn) F檢定的用途更廣泛。檢定的用途更廣泛。相關(guān)比率系數(shù)的另外一個作用：分析兩個定相關(guān)比率系數(shù)的另外一個作用：分析兩個定距變量間的線性關(guān)系。距變量間的線性關(guān)系。v相關(guān)比率所測量的是定距變量值（相關(guān)比率所測量的是定距變量值（Y Y）在不

18、同的）在不同的定類變量值（定類變量值（X X）中的差異情況。這種相互比較）中的差異情況。這種相互比較的方式，不用要求兩個變量具有線性關(guān)系。因此，的方式，不用要求兩個變量具有線性關(guān)系。因此，如果兩個定距變量間的關(guān)系可能是非線性的，則如果兩個定距變量間的關(guān)系可能是非線性的，則我們將其中的我們將其中的 一個變量看作是定類變量，然后一個變量看作是定類變量，然后用相關(guān)比率系數(shù)來測量相關(guān)情況。用相關(guān)比率系數(shù)來測量相關(guān)情況。v比較比較E E值與值與r r 值，如果兩值相差愈大，變量之間值，如果兩值相差愈大，變量之間的關(guān)系越可能是非線性的。的關(guān)系越可能是非線性的。v例題：例題：v年人均可支配收入（年人均可支配

19、收入（X X）對教育支出（）對教育支出（Y Y）的影響。）的影響?？傮w中兩個定距變量是否直線關(guān)系需要檢驗總體中兩個定距變量是否直線關(guān)系需要檢驗vH0H0：直線關(guān)系（即總體中：直線關(guān)系（即總體中r=r= E）vH1H1：非直線關(guān)系（即總體中：非直線關(guān)系（即總體中r rE ）r r2 2表示直線關(guān)系時消減的誤差，表示直線關(guān)系時消減的誤差，E E2 2表示非直線關(guān)系時消減的誤表示非直線關(guān)系時消減的誤差，在公式中，分子分母都要除以相應(yīng)的自由度，目的是要差，在公式中，分子分母都要除以相應(yīng)的自由度，目的是要估計總體的參數(shù)值。估計總體的參數(shù)值。kndfkdfkEknrEknEkrEF212222222)2)

20、(1 ()(/ )1 ()2/()(五、定類變量與定序變量相關(guān)的五、定類變量與定序變量相關(guān)的測量與檢定測量與檢定LambdaLambda，tau-ytau-y測量法；測量法；將定序變看作定類變量。雖然損失將定序變看作定類變量。雖然損失了定序變量的數(shù)學(xué)性質(zhì)，但方便了了定序變量的數(shù)學(xué)性質(zhì)，但方便了統(tǒng)計工作，故經(jīng)常被采用。統(tǒng)計工作，故經(jīng)常被采用。練習(xí)十六練習(xí)十六：青年人教育水平與最大志愿的：青年人教育水平與最大志愿的相關(guān)關(guān)系相關(guān)關(guān)系教育水平教育水平志愿志愿快樂家庭快樂家庭理想工作理想工作增廣見聞增廣見聞高高5 50 05 5中中303030300 0低低5 520205 5注意：相關(guān)系數(shù)值在相互比較

21、時，意義更加突出。但注意：相關(guān)系數(shù)值在相互比較時，意義更加突出。但是，要進(jìn)行相互比較，就要盡可能采用同樣的相關(guān)測是，要進(jìn)行相互比較，就要盡可能采用同樣的相關(guān)測量法。量法。v教育水平與青年最大志愿的教育水平與青年最大志愿的tau-ytau-y系數(shù)值是系數(shù)值是0.1380.138v性別與青年最大志愿的性別與青年最大志愿的tau-ytau-y系數(shù)值是系數(shù)值是0.2240.224，v相比之下，青年人的志愿受性別的影響大于相比之下，青年人的志愿受性別的影響大于受教育水平的影響。受教育水平的影響。六、定序變量與定距變量相關(guān)性六、定序變量與定距變量相關(guān)性測量與鑒定測量與鑒定將定序變量看作定類變量；將定序變量

22、看作定類變量；相關(guān)比率法相關(guān)比率法: :具有消減誤差比例的意具有消減誤差比例的意義。義。22222222)()()(YnYYnYnYYYYYYEiiiv分析一個定序變量與一個定距變量的相關(guān)時，除分析一個定序變量與一個定距變量的相關(guān)時，除了可以應(yīng)用相關(guān)比率系數(shù)外，也有些社會學(xué)研究了可以應(yīng)用相關(guān)比率系數(shù)外，也有些社會學(xué)研究將定序變量看作是定距變量，因此采用皮爾遜積將定序變量看作是定距變量，因此采用皮爾遜積距相關(guān)系數(shù)，甚至進(jìn)行線性回歸分析。距相關(guān)系數(shù)，甚至進(jìn)行線性回歸分析。v如教育水平分高、中、低，本來是定序變量，但如教育水平分高、中、低，本來是定序變量，但我們可以給分?jǐn)?shù)如下：高我們可以給分?jǐn)?shù)如下：

23、高2 2；中；中1 1；低；低0 0，然，然后將這些分?jǐn)?shù)當(dāng)作定距資料來分析。后將這些分?jǐn)?shù)當(dāng)作定距資料來分析。v如果我們堅持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，就不按上面的方如果我們堅持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，就不按上面的方法做。然而不少社會學(xué)研究抱著法做。然而不少社會學(xué)研究抱著“雖不中亦不遠(yuǎn)雖不中亦不遠(yuǎn)矣矣”的態(tài)度，還是將定性資料看作定距資料處理。的態(tài)度，還是將定性資料看作定距資料處理。當(dāng)前大部分社會學(xué)研究者還是接受這個做法。當(dāng)前大部分社會學(xué)研究者還是接受這個做法。練習(xí)十七：練習(xí)十七：文盲文盲“0”；高小；高小“1”；小學(xué)；小學(xué)“2”；初中初中“3”，高中以上，高中以上“4”，求文化程度與子女?dāng)?shù)量，求文化程度與子女?dāng)?shù)量期

24、望的相關(guān)性。期望的相關(guān)性。文化程度文化程度01234子女子女?dāng)?shù)量數(shù)量期望期望2334523222241122221112ni62674第四節(jié)第四節(jié) 詳析模式與統(tǒng)計控制詳析模式與統(tǒng)計控制v一、因果分析一、因果分析 v二、闡明分析二、闡明分析v三、條件分析與互動效果三、條件分析與互動效果 詳析模式所關(guān)心的是兩個變量之間的關(guān)系詳析模式所關(guān)心的是兩個變量之間的關(guān)系, ,它它是一種通過引進(jìn)并控制第三變量是一種通過引進(jìn)并控制第三變量, ,來進(jìn)一步了來進(jìn)一步了解和探討原來兩變量之間關(guān)系性質(zhì)的統(tǒng)計分解和探討原來兩變量之間關(guān)系性質(zhì)的統(tǒng)計分析方法析方法. . 根據(jù)具體作用的不同根據(jù)具體作用的不同, ,闡釋模式可以

25、分為三闡釋模式可以分為三種類型種類型: :因果分析、闡明分析和條件分析因果分析、闡明分析和條件分析. .一、一、 因果關(guān)系因果關(guān)系 因果分析因果分析是檢定被看作自變量的是檢定被看作自變量的x x與被看作因與被看作因變量的變量的y y之間之間, ,是否確實存在著因果關(guān)系是否確實存在著因果關(guān)系. .它通它通常是引進(jìn)若干前置變量常是引進(jìn)若干前置變量( (第三變量第三變量),),以判明以判明x x與與y y之間的因果關(guān)系是否為虛假的之間的因果關(guān)系是否為虛假的, ,即二者的即二者的關(guān)系是否為前置變量影響的結(jié)果關(guān)系是否為前置變量影響的結(jié)果. . 例如例如, ,研究住戶的擁擠程度對夫妻間沖突的影研究住戶的擁

26、擠程度對夫妻間沖突的影響響. .我們不能簡單地依據(jù)交互分類的統(tǒng)計結(jié)果我們不能簡單地依據(jù)交互分類的統(tǒng)計結(jié)果(G(G系數(shù)和系數(shù)和Z Z檢驗檢驗) )就下結(jié)論說就下結(jié)論說“住戶的擁擠程度住戶的擁擠程度是導(dǎo)致夫妻間沖突的原因是導(dǎo)致夫妻間沖突的原因”, ,因為或許還有其因為或許還有其他的因素與這兩個變量都相關(guān)他的因素與這兩個變量都相關(guān), ,如家庭的經(jīng)濟(jì)如家庭的經(jīng)濟(jì)水平水平. . W（家庭經(jīng)濟(jì)水平）（家庭經(jīng)濟(jì)水平） X Y（住房擁擠程度）住房擁擠程度） （夫妻沖突）（夫妻沖突）v W（年齡）（年齡）v X Yv(結(jié)婚年期結(jié)婚年期) （發(fā)病率）（發(fā)病率）v W（受教育水平）（受教育水平）v X Yv (親屬

27、聯(lián)系度親屬聯(lián)系度) （社會參與度）（社會參與度）v 性別性別v X Yv (身高身高) （薪水）（薪水）v前置變量：第三類變量前置變量：第三類變量W Wv控制控制W W不變情況下，不變情況下，X X變變Y Y也變，說明也變，說明X X與與Y Y 的的因果關(guān)系可能是真實的。所控制的前置變量因果關(guān)系可能是真實的。所控制的前置變量越多，說明越多，說明X X與與Y Y的因果關(guān)系越真實。相反，的因果關(guān)系越真實。相反，控制控制W W后，后，X X變時變時Y Y卻不變，則卻不變，則X X與與Y Y 的因果關(guān)的因果關(guān)系是虛假的。系是虛假的。怎樣控制怎樣控制W W，使之不變？，使之不變？v統(tǒng)計控制：分表法就是其

28、中一種控制方法。統(tǒng)計控制：分表法就是其中一種控制方法。v根據(jù)前置變量根據(jù)前置變量W W的值，將樣本個案分組，然后的值，將樣本個案分組，然后每組中分析每組中分析X X與與Y Y的關(guān)系。的關(guān)系。v每個分表的作用就是在每個分表的作用就是在W W不變的情況下分析不變的情況下分析X X與與Y Y的關(guān)系，這就是統(tǒng)計控制的基本道理。的關(guān)系，這就是統(tǒng)計控制的基本道理。控制控制W W后，研究結(jié)果的四種可能后，研究結(jié)果的四種可能vX X與與Y Y關(guān)系消失：關(guān)系消失：X X與與Y Y因果關(guān)系虛假因果關(guān)系虛假vX X與與Y Y關(guān)系維持原狀：關(guān)系維持原狀： X X與與Y Y因果關(guān)系可能真實因果關(guān)系可能真實vX X與與Y

29、 Y雖仍有關(guān)系，但相關(guān)程度減弱：雖仍有關(guān)系，但相關(guān)程度減弱： X X與與Y Y因因果關(guān)系部分真實，部分由果關(guān)系部分真實，部分由W W所致。所致。v當(dāng)?shù)谌齻€變量被控制時相關(guān)關(guān)系的方向被改變。當(dāng)?shù)谌齻€變量被控制時相關(guān)關(guān)系的方向被改變。夫婦沖突夫婦沖突住戶擁擠住戶擁擠高高低低高高低低（總數(shù)）（總數(shù)）% %63.863.836.236.2（599599）% %41.641.658.458.4（401401）G=+0.423G=+0.423Z=5.233,PZ=5.233,P0.05(0.05(一端鑒定一端鑒定) )夫妻沖突夫妻沖突富戶擁擠富戶擁擠中等戶擁擠中等戶擁擠貧戶擁擠貧戶擁擠高高低低高高低低高高

30、低低高高低低（總數(shù)）（總數(shù)）% %61.461.438.638.6（220220）% %62.262.237.837.8（9090）% %81.081.019.019.0（294294）% %80.780.719.319.3（114114）% %10.610.689.489.4（8585）% %9.69.690.490.4（197197）G=-0.018Z=0.099G=+0.008Z=0.040(不顯著不顯著)G=+0.052Z=0.171(不顯著不顯著)v在控制家庭經(jīng)濟(jì)水平后。住戶擁擠與夫妻沖在控制家庭經(jīng)濟(jì)水平后。住戶擁擠與夫妻沖突的關(guān)系突的關(guān)系v結(jié)論：結(jié)論：v住戶擁擠與夫妻沖突的因果關(guān)系

31、是虛假的，住戶擁擠與夫妻沖突的因果關(guān)系是虛假的，這兩個變量的相關(guān)可能由家庭經(jīng)濟(jì)水平所導(dǎo)這兩個變量的相關(guān)可能由家庭經(jīng)濟(jì)水平所導(dǎo)致。致。v難以同時控制很多變量，必須依據(jù)一定的理難以同時控制很多變量，必須依據(jù)一定的理論根據(jù)，選擇其中重要的那些。論根據(jù)，選擇其中重要的那些。v同時，樣本數(shù)量越多，所能同時控制的變量同時，樣本數(shù)量越多，所能同時控制的變量數(shù)目越多。數(shù)目越多。二、闡明分析二、闡明分析 闡明分析，闡明分析，又叫又叫因果環(huán)節(jié)分析因果環(huán)節(jié)分析 是探討因果關(guān)系的作用方式或作用途徑是探討因果關(guān)系的作用方式或作用途徑. .即當(dāng)變量即當(dāng)變量x x與變量與變量y y相關(guān)時相關(guān)時, ,通過引進(jìn)并通過引進(jìn)并控制

32、第三變量控制第三變量, ,以判明自變量以判明自變量x x是否是否“通通過過”第三變量而對因變量第三變量而對因變量y y產(chǎn)生影響的產(chǎn)生影響的. .v第三變量稱為第三變量稱為“介入變量介入變量” 如果當(dāng)我們控制了第三變量如果當(dāng)我們控制了第三變量, ,原來兩個原來兩個變量之間的關(guān)系消失了變量之間的關(guān)系消失了, ,那么我們可以那么我們可以說說, ,這個第三變量是這個第三變量是x x與與y y之間因果相連之間因果相連的關(guān)鍵環(huán)節(jié)的關(guān)鍵環(huán)節(jié), ,即變量即變量x x是通過第三變量影是通過第三變量影響變量響變量y y的的. .如果控制第三變量后如果控制第三變量后, ,原來原來兩個變量之間的關(guān)系沒有改變兩個變量之

33、間的關(guān)系沒有改變, ,則可以則可以認(rèn)為認(rèn)為x x并非通過第三變量影響并非通過第三變量影響y y的的. .v因果分析是要以事實鑒定因果的虛實，因果分析是要以事實鑒定因果的虛實，而闡明分析是以事實證明因果之間的環(huán)而闡明分析是以事實證明因果之間的環(huán)節(jié)。節(jié)。怎樣控制第三變量呢？怎樣控制第三變量呢？v與因果分析完全相同：與因果分析完全相同：分表法分表法v完全闡明完全闡明v不能闡明不能闡明v部分闡明部分闡明 v教育水平教育水平 子女?dāng)?shù)目子女?dāng)?shù)目 vG=-0.70v結(jié)婚年齡：晚婚結(jié)婚年齡：晚婚 G=-0.71，v 早婚早婚G=-0.68 不能闡明不能闡明v重男輕女：重男輕女： 是是 G=-0.45v 否否 G=-0.50 部分闡明部分闡明v社會意識：社會意識： 高高 G=-0.18v 中中 G=-0.20v 低低 G=-0.23 解釋力最強(qiáng)解釋力最強(qiáng)三、條件分析三、條件分析 條件分析條件分析所關(guān)注的則是原關(guān)系在不同條件下是否會所關(guān)注的則是原關(guān)系在不同條件下是否會有所不同有所不同. . 如果我們控制了第三變量如果我們控制了第三變量, ,發(fā)現(xiàn)原來兩個變量發(fā)現(xiàn)原來兩個變量之間的關(guān)系在各種不同的條件下之間的關(guān)系在各種不同的條件下( (即第三變量的即第三變量的各種不同取值中各種不同取值中) )依然存在依然存在, ,且大體相同且大體相同, ,則表示則表示變量變量x x與變量與