《SPSS08相關(guān)分析》課件

第8章相關(guān)分析

Correlations

返回1精選課件ppt目錄相關(guān)分析的概念與相關(guān)分析過(guò)程兩個(gè)變量間的相關(guān)分析簡(jiǎn)單實(shí)例二個(gè)變量間的相關(guān)分析過(guò)程秩相關(guān)及其實(shí)例關(guān)于相關(guān)矩陣數(shù)據(jù)文件偏相關(guān)分析

距離分析

習(xí)題及參考答案結(jié)束返回2精選課件ppt相關(guān)分析的概念與相關(guān)分析過(guò)程返回3精選課件ppt有關(guān)公式：Pearson積矩相關(guān)

Spearman相關(guān)系數(shù)式中Ri是第i個(gè)x值的秩，Si是第i個(gè)y值的秩。分別是Ri和Si的平均值。返回4精選課件ppt有關(guān)公式：Kendall’stau-b：其中ti（或ui）是x（或y）的第i組結(jié)點(diǎn)x（或y）值的數(shù)目，n為觀測(cè)量數(shù)。返回5精選課件ppt有關(guān)公式：關(guān)于相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)意義的檢驗(yàn)

式中r是相關(guān)系數(shù)，n是樣本觀測(cè)量數(shù)，n－2是自由度。當(dāng)t>t0.05(n-2)時(shí)，p<0.05拒絕原假設(shè)；Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)t值計(jì)算公式：返回6精選課件ppt相關(guān)分析菜單項(xiàng)

返回7精選課件ppt兩個(gè)變量間的相關(guān)分析返回8精選課件ppt

二元變量相關(guān)分析主對(duì)話(huà)框

返回9精選課件ppt輸出選擇項(xiàng)對(duì)話(huà)框

返回10精選課件ppt兩變量間相關(guān)分析實(shí)例1安徽省國(guó)民收入與城鄉(xiāng)居民存款余額的相關(guān)分析（使用默認(rèn)參數(shù)）返回11精選課件ppt秩相關(guān)實(shí)例各雇員的職務(wù)等級(jí)（jobcat）、受教育程度（Educ）與當(dāng)前工資、起始工資間的關(guān)系。Educ數(shù)值數(shù)小于24（options對(duì)話(huà)框中定義的），因此標(biāo)為Ordinal屬于有序分類(lèi)變量。非參相關(guān)矩陣返回12精選課件ppt秩相關(guān)實(shí)例data10-02為某次全國(guó)武術(shù)女子前10名運(yùn)動(dòng)員長(zhǎng)拳和長(zhǎng)兵器兩項(xiàng)得分?jǐn)?shù)據(jù)，要求分析這兩項(xiàng)得分是否存在線(xiàn)性關(guān)系。

Kendall’stau-b與Spearman相關(guān)系數(shù)返回13精選課件ppt偏相關(guān)分析返回14精選課件ppt偏相關(guān)的有關(guān)公式：控制了z的條件下，x、y之間的偏相關(guān)系數(shù)：控制了兩個(gè)變量z1、z2，變量x、y之間的偏相關(guān)系數(shù)：Pearson偏相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量：其中，r是相應(yīng)的偏相關(guān)系數(shù)，n是觀測(cè)量數(shù)，k是控制變量的數(shù)目，n-k-2是自由度。當(dāng)t>t0.05(n-k-2)時(shí)，p<0.05拒絕原假設(shè)返回15精選課件ppt偏相關(guān)分析的主對(duì)話(huà)框返回16精選課件ppt偏相關(guān)的選擇項(xiàng)對(duì)話(huà)框返回17精選課件ppt偏相關(guān)應(yīng)用實(shí)例輸出1

四川綿陽(yáng)地區(qū)3年生中山柏的數(shù)據(jù)，分析月生長(zhǎng)量與月平均氣溫、月降雨量、月平均日照時(shí)數(shù)、月平均濕度這四個(gè)氣候因素哪個(gè)因素有關(guān)。數(shù)據(jù)來(lái)源于袁佳祖編著《灰色系統(tǒng)理論》，數(shù)據(jù)編號(hào)data10-03。

各變量的描述統(tǒng)計(jì)量生長(zhǎng)量與各變量間Pearson相關(guān)分析結(jié)果返回18精選課件ppt偏相關(guān)分析輸出2:返回19精選課件ppt偏相關(guān)分析結(jié)論中山柏生長(zhǎng)量與四個(gè)氣候因素的偏相關(guān)綜合結(jié)果

TEMPHUMIHSUNRAINHGROW.9774.7310.6318-0.4906(7)(7)(7)(7)p=0.000p=0.025p=.068p=0.180返回20精選課件ppt距離分析Distance返回21精選課件ppt距離分析的主對(duì)話(huà)框圖返回22精選課件ppt不相似性距離測(cè)度選擇項(xiàng)對(duì)話(huà)框

返回23精選課件ppt相似性測(cè)度選擇項(xiàng)對(duì)話(huà)框

返回24精選課件ppt距離分析實(shí)例

觀測(cè)量間的歐氏距離返回25精選課件ppt變量間不相似性分析例題輸出變量間的不相似性測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)化后的歐氏距離返回26精選課件ppt變量間的相似性測(cè)度例題相關(guān)系數(shù)矩陣返回27精選課件ppt習(xí)題八及參考答案1.什么是兩個(gè)變量間的線(xiàn)性相關(guān)？?jī)蓚€(gè)變量間的相關(guān)系數(shù)的數(shù)值范圍是什么？負(fù)相關(guān)系數(shù)反映的是兩個(gè)變量數(shù)值間的什么樣的關(guān)系？2.SPSS提供了幾個(gè)求相關(guān)系數(shù)的方法？個(gè)適應(yīng)什么樣的變量？3.在data08-04中記錄了29個(gè)被試的身高、體重、肺活量的數(shù)據(jù)，試分析肺活量與哪個(gè)因素線(xiàn)性相關(guān)程度更高。說(shuō)明為什么要計(jì)算偏相關(guān)？4、在data08-05中是474名職工的職務(wù)等級(jí)jobcat、起始工資salary、現(xiàn)工資salary、受教育程度educ、本單位工作經(jīng)歷（月）jobtime、以前工作經(jīng)歷（月）prevexp，id為職工編號(hào)。分析該公司起始工資的確定與什么因素有關(guān)。當(dāng)前工資與什么因素有關(guān)。5.data08-06是某公司太陽(yáng)鏡銷(xiāo)售情況。分析銷(xiāo)售量與平均價(jià)格、廣告費(fèi)用和日照時(shí)間之間的關(guān)系。作圖協(xié)助分析。此題使用偏相關(guān)分析是否有實(shí)際意義？返回28精選課件ppt習(xí)題及解答1~31.兩個(gè)變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系不具有唯一性時(shí)，相關(guān)分析研究他們之間線(xiàn)性關(guān)系的密切程度。

變量Y隨著變量X的增加（或減少）而增加（或減少），稱(chēng)為兩個(gè)變量之間存在著線(xiàn)性關(guān)系，也稱(chēng)這兩個(gè)變量線(xiàn)性相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的數(shù)值范圍是在-1~+1之間。當(dāng)一個(gè)變量隨著另一個(gè)變量的增加而減少，這種相關(guān)關(guān)系稱(chēng)為負(fù)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)小于0。2.提供了三個(gè)相關(guān)分析方法：Pearson相關(guān)適合于分析正態(tài)分布的兩個(gè)連續(xù)變量（測(cè)量方法定義為scale的尺度變量）間的相關(guān)系數(shù)。對(duì)于非正態(tài)分布的尺度測(cè)量的變量或順序測(cè)量的等級(jí)變量（order）應(yīng)該使用Spearman和Kendall‘stau-b方法計(jì)算相關(guān)系數(shù)。后者考慮了結(jié)點(diǎn)的影響。3.分析兩個(gè)變量間線(xiàn)性關(guān)系的程度。往往因?yàn)榈谌齻€(gè)變量的作用，使相關(guān)系數(shù)不能真正反映兩個(gè)變量間的線(xiàn)性程度。這是應(yīng)該控制一個(gè)變量的變化求另兩個(gè)變量間的相關(guān)系數(shù)，也就是說(shuō)，在第三個(gè)變量不變的情況下，兩個(gè)變量的線(xiàn)性程度。

CORRELATIONS/VARIABLES=VCPwithHEIGHTWEIGHT/PRINT=TWOTAILNOSIG/MISSING=PAIRWISE.返回29精選課件ppt習(xí)題及解答--3PARTIALCORR/VARIABLES=VCPwithWEIGHTBYHEIGHT/SIGNIFICANCE=TWOTAIL/MISSING=LISTWISE.PARTIALCORR/VARIABLES=VCPwithHEIGHTBYWEIGHT

/SIGNIFICANCE=TWOTAIL/MISSING=LISTWISE.做偏相關(guān)，執(zhí)行這樣兩個(gè)程序。假設(shè)：肺活量與體重間無(wú)線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系Significant=0.002，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明肺活量和體重（控制了身高）高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.569。假設(shè)：肺活量與身高間無(wú)線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。Significant=0.619，接受原假設(shè)，說(shuō)明肺活量和身高（控制了體重）沒(méi)有線(xiàn)性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.098。正是由于在身高和體重之間高度線(xiàn)性相關(guān)，因此只做線(xiàn)性相關(guān)無(wú)法找到肺活量與身高和體重的真正的相關(guān)關(guān)系。結(jié)論是：肺活量與體重高度相關(guān)，與身高無(wú)線(xiàn)性關(guān)系。返回30精選課件ppt習(xí)題及解答--4CORRELATIONS/VARIABLES=salbeginwitheducprevexpjobcat/PRINT=TWOTAILNOSIG/MISSING=PAIRWISE.NONPARCORR/VARIABLES=salbeginwitheducprevexpjobcat/PRINT=BOTHTWOTAILNOSIG/MISSING=PAIRWISE.左面程序的執(zhí)行結(jié)果，Pearson相關(guān)下表是執(zhí)行右面程序的結(jié)果，使用非參相關(guān)：Spearman和Kendall‘stau-b方法計(jì)算相關(guān)系數(shù)。這兩個(gè)結(jié)果是不同的。Pearsom相關(guān)分析結(jié)果初始工資與受教育程度和職務(wù)等級(jí)高度相關(guān)(p<0.001)，與以前的工作經(jīng)歷無(wú)關(guān)（p=0.327）。Spearman和Kendall‘stau-b的結(jié)果是與三者都是高度相關(guān)的p值均小于0.001。只是與以前工作經(jīng)歷相關(guān)系數(shù)較小0.133和0.186。應(yīng)該使用哪個(gè)輸出結(jié)果做結(jié)論呢？應(yīng)該查看變量的測(cè)度和進(jìn)行正態(tài)性分析。返回31精選課件ppt習(xí)題及解答--4從上3個(gè)圖可以看出受教育年限、其始工資、以前工作經(jīng)歷（月）都不是正態(tài)分布；從變量屬性的測(cè)度類(lèi)型看，職務(wù)等級(jí)是Order類(lèi)型，只分3等，受教育程度也是分類(lèi)變量少于24等，所以也屬于分類(lèi)變量Order類(lèi)型；左表是描述統(tǒng)計(jì)量的輸出，偏度和峰度度值都說(shuō)明這些變量都非正態(tài)分布，因此應(yīng)該做非參相關(guān)。根據(jù)前頁(yè)第2個(gè)表格看出，起始工資的確定主要考慮了雇員的受教育程度和職務(wù)等級(jí)。也考慮了以前工作經(jīng)歷長(zhǎng)短。均為正相關(guān)。返回32精選課件ppt習(xí)題及解答--4

根據(jù)前面對(duì)變量測(cè)度類(lèi)型和正態(tài)性分析，當(dāng)前工資與各因素的相關(guān)關(guān)系的分析只采用Spearman和Kendall‘stau-b方法計(jì)算相關(guān)系數(shù)。（只有本企業(yè)工作經(jīng)歷時(shí)間偏度接近0）結(jié)論：當(dāng)前工資與以前工作經(jīng)歷的時(shí)間長(zhǎng)短無(wú)關(guān)；與受教育年限、起始工資和職務(wù)高度相關(guān)，與本單位工作時(shí)間長(zhǎng)短有一定的相關(guān)關(guān)系：p<0.05，但是相關(guān)系數(shù)僅為0.071。返回33精選課件ppt習(xí)題及解答—5所有變量均可以看作連續(xù)變量（Scale尺度變量），且近似正態(tài)分布。因此可以使用Pearson相關(guān)分析CORRELATIONS/VARIABLES=