单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第,8,章,SPSS,的相关分析,*,统计分析与,SPSS,的应用,第,8,章,SPSS,的相关分析,11/15/2024,1,8.1,相关分析,变量间的关系,函数关系,统计关系,相关分析工具,散点图,相关系数及其假设检验,简单相关系数,偏相关系数,11/15/2024,2,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2,散点图,以点的形式将数据绘制在直角平面上，可以直观地观察变量间的关系和可能的趋势,.,11/15/2024,3,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.2,散点图的绘制,散点图类型：,Simple(,简单散点图,),Overlay(,重叠散点图,),：在一张图中重叠绘制若干对变量的散点图,(,用不同的颜色标识,),Matrix(,矩阵散点图,),：用矩阵形式输出若干个变量中每一对变量之间的散点图。,3-D(,三维散点图,),：用三维空间中的点表示的三个变量值的散点图。,Simple Dot(,简单点图,),：单个变量的点图,(,单个变量的频数分布图,),11/15/2024,4,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.2,散点图的绘制,绘制命令：,Graphsscatter/Dot,主要操作内容：,选择散点图类型,选择,Y,轴变量,选择,X,轴变量,选择分类标识变量,(Set Markers by,可省,),选择散点标签变量,(Label Cases by,可省,),选择行,(,列,),分页变量,(Panel by,可省,),11/15/2024,5,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.2,散点图的绘制例,案例,8,1,：,（,1,）大多数家庭的收入在,25000,以下，计划住房面积在,150,以下；,（,2,）存在少数奇异数据点；,（,3,）存在随着收入增加，计划住房面积分布更加分散的趋势；,（,4,）家庭收入与计划住房面积存在较弱的正相关关系。,11/15/2024,6,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3,计算相关系数,相关系数的意义,较准确地衡量两个变量间的,线性,相关程度。,应用相关系数需要注意的问题：,只能衡量线性相关，不能衡量非线性相关,例,：,(,x,y,):,(-1,-1)(-1,1)(1,-1)(1,1),r=0,x,2,+y,2,=2,极端值会影响相关系数的准确性,例：,(1,1)(2,2)(3,3),(4,4),(5,5),(6,1),，,r=0.33,x=y,除了,(6,1),11/15/2024,7,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3,计算相关系数,相关系数分析的一般步骤：,计算样本相关系数,1r1,，,|r|=1:,完全相关,;r=0:,无线性相关,;|r|,0.8:,强相关;,|r|,0.3:,弱相关,利用样本数据对总体相关系数进行假设检验,H,0,：,0,，,H,1,：,0,11/15/2024,8,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3.2,相关系数的类型,简单相关系数,(Pearson),两个,定距尺度,变量间相关程度的衡量指标,相关分析中两个变量都是随机变量,相关分析中两个变量是对称的,简单相关系数无量纲,只能衡量线性相关关系,11/15/2024,9,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3.2,相关系数的类型,Spearman,等级相关系数,用来度量定序变量间或定序与定距变量间的线性相关关系,思想：定序数据的数值没有意义，因此改用数据的秩。如果,x,与,y,有相关性，则它们的秩,R(x,),与,R(y,),具有同步性。,计算步骤：,分别计算两个变量值的秩,R(x,i,),和,R(y,i,),；,计算两变量秩的简单相关系数；,化简可得：,11/15/2024,10,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3.2,相关系数的类型,Kendall,相关系数,用来度量定序变量间或定序与定距变量间的线性相关关系,一致数对与非一致数对,对于数对,(x,1,y,1,),和,(x,2,y,2,),如果,(y,2,-y,1,)/(x,2,-x,1,),0,，则称这两个数对是一致的；,如果,(y,2,-y,1,)/(x,2,-x,1,),0,，则称这两个数对是非一致的；,11/15/2024,11,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3.2,相关系数的类型,Kendall,相关系数,假设配对样本,:x,1,x,2,x,n,，,y,1,y,2,y,n,中一致,数对的数目为,U,和非一致数对的数目为,V,基本原理：,如果,x,和,y,正相关，则,U,应较大，而,V,较小。特别,V,0,时，相关系数等于,1,；,如果,x,和,y,负相关，则,U,应较小，而,V,较大。特别,U,0,时，相关系数等于,1,；,如果,x,和,y,不相关，则,U,和,V,应比较接近，特别,U,V,时，相关系数等于,0,。,11/15/2024,12,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.3,相关系数的假设检验,利用样本数据对总体相关系数是否是显著的进行假设检验。,检验假设：,H,0,:,0,，,H,1,:0,检验统计量,Pearson,相关系数,Spearman,等级相关系数,Kendall,相关系数,11/15/2024,13,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.4,相关系数分析应用例,案例,8-1,续,(P269),AnalyzeCorrelate,Bivariate,选择分析变量,(Variables),选择相系数类型,(Correlation Coefficients),选择单侧检验还是双侧检验,(test of significance),必要时，选择输出其他统计指标,(Option),11/15/2024,14,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.4,相关系数分析应用例,11/15/2024,15,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.2.4,相关系数分析应用例,11/15/2024,16,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3,偏相关分析,偏相关分析的意义,在,控制了其他变量,的影响下对两变量的相关分析,原因：虚假相关,.,例：研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系,.,又如：粮食产量与平均气温、月降水量、平均日照时间、温度之间的关系的研究。,11/15/2024,17,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3,偏相关分析,偏相关系数的阶：在,k,个变量中，,零阶,(,偏,),相关系数：简单相关系数,1,阶偏相关系数：控制一个变量后，计算其余变量中每两个变量的偏相关系数；,2,阶偏相关系数：控制两个变量后，计算其余变量中每两个变量的偏相关系数；,11/15/2024,18,第,8,章,SPSS,的相关分析,8.3,偏相关分析应用例,案例,8-1,续,(P273),控制家庭常住人口的影响下，家庭收入与计划住房面积的相关分析。,AnalyzeCorrelatePartial,选择分析变量,选择一个或多个被控制变量,单侧或双侧检验选择,是否输出零阶相关系数选择,11/15/2024,19,第,8,章,SPSS,的相关分析,本章练习,P275,1,，,2,，,3,11/15/2024,20,第,8,章,SPSS,的相关分析,