SPSSforWindows測(cè)量級(jí)別相關(guān)系數(shù)取值范圍PRE意義檢驗(yàn)方法SPSS程序類-類(類-序)λ[0.1]λχ2

crosstabs序-序G/rs[-1.1]G/rs2T檢驗(yàn)Crosstabs/correlation類\序-距(≥3)E/E2[0.1]E2F檢驗(yàn)crosstabs/Oneway/means距-距r[-1.1]r2T檢驗(yàn)crosstabs/correlation/linear一相關(guān)分析的概念PartFour相關(guān)分析

二交互分類analyze→descriptivestatistics→crosstabs可計(jì)算所有相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)除外）行變量，自變量列變量，因變量顯示每組變量的條形分類圖不輸出列聯(lián)表相關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)算輸出表格的形式表格排列順序Χ2,受樣本量影響計(jì)算r(不推薦)和rs系數(shù).相關(guān)性檢驗(yàn)TλG相關(guān)，較適合2*2分層卡方檢驗(yàn)類－距E系數(shù),因變量為定距列聯(lián)系數(shù)C,行列數(shù)相同2*2，排除樣本量影響V系數(shù),2*2以上內(nèi)部一致性系數(shù)優(yōu)勢(shì)比OR，相對(duì)危險(xiǎn)度RR適合方形表,n*n任意格數(shù)配對(duì)卡方檢驗(yàn)頻數(shù)觀測(cè)頻數(shù)期望頻數(shù)百分比行百分比列百分比總百分比列聯(lián)表的格式自變量,行變量因變量，列變量人數(shù)行百分比列百分比總百分比邊緣百分比邊緣百分比條件百分比皮爾森卡方X2自由度概率值卡方檢驗(yàn)中應(yīng)避免出現(xiàn)期望頻數(shù)小于1。若20%以上單元格期望頻數(shù)小于5，因此需要采用似然比卡方檢驗(yàn)修正值。線性相關(guān)卡方，只適應(yīng)定序卡方檢驗(yàn)應(yīng)用條件：1.隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)；2.卡方檢驗(yàn)的理論頻數(shù)不能太小。3.2X2四格表中，兩個(gè)獨(dú)立樣本比較可以分為3種情況：所有的理論數(shù)T≥5并且總樣本量n≥40，用Pearson卡方進(jìn)行檢驗(yàn)。如果理論數(shù)T＜5但T≥1，并且n≥40，用連續(xù)性校正的卡方進(jìn)行檢驗(yàn)。如果有理論數(shù)T＜1或n＜40，則用Fisher’s檢驗(yàn)。

4.適用于R×C表卡方檢驗(yàn)應(yīng)用條件：R×C表中理論數(shù)小于5的格子不能超過1/5；若違反，應(yīng)對(duì)卡方值進(jìn)行修正。不能有小于1的理論數(shù)。若統(tǒng)計(jì)分析中有不符合R×C表的卡方檢驗(yàn)，可以通過增加樣本數(shù)、列合并來實(shí)現(xiàn)。要探索顯著差異的地方時(shí)，采用卡方分割法----分成多個(gè)2X2表格進(jìn)行多重檢驗(yàn)，但需要調(diào)整顯著度水平，為原顯著水平除以需分割的次數(shù)。序-序距-距:

rG斯皮爾曼rs取值T檢驗(yàn)值概率值案例：

艾滋病“準(zhǔn)疫苗”是否具有顯著性效果2009年9月新聞《美泰兩國(guó)研制出艾滋病“準(zhǔn)疫苗”》：“聯(lián)合疫苗”試驗(yàn)始于2003年10月,試驗(yàn)對(duì)象是在泰國(guó)選取的1.6萬多名年齡在18歲至30歲的志愿者。其艾滋病病毒檢測(cè)均為陰性,且其感染風(fēng)險(xiǎn)與普通人群的平均水平相當(dāng)。其中,一組志愿者被注射了“聯(lián)合疫苗”,另一對(duì)照組則只被注射了安慰劑。結(jié)果顯示,在8197名接受疫苗注射的志愿者中,51人感染了艾滋病病毒,而在對(duì)照組的8198人中,有74人感染。(注射疫苗組感染風(fēng)險(xiǎn)率51/8197=0.622%,對(duì)照組感染風(fēng)險(xiǎn)率0.903%。)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)于2X2列表，SPSS會(huì)提供連續(xù)校正和Fisher精確檢驗(yàn)方法，小樣本中主要參考這二個(gè)指標(biāo)。PartFour相關(guān)分析三兩個(gè)變量間的相關(guān)性分析

analyze→correlate→bivariate

計(jì)算序-序、距-距相關(guān)系數(shù)，并T檢驗(yàn)序-序:τb,rs距-距Pearson:

r系數(shù)雙尾檢驗(yàn)單尾檢驗(yàn)顯示相應(yīng)顯著度水平計(jì)算每個(gè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差缺省值的處理剔除正在參與運(yùn)算的2個(gè)變量值是缺失值的觀測(cè)量剔除所有參與運(yùn)算變量中帶有缺失值的觀測(cè)量課堂練習(xí)“相關(guān)分析數(shù)據(jù).sav”中，判斷“年齡”、“性別”、“教育”、“婚姻狀況”與“家庭月收入”、“個(gè)人月收入”之間的相關(guān)性，計(jì)算相關(guān)系數(shù)。（用crosstabs模塊）“相關(guān)分析數(shù)據(jù)—課堂練習(xí).sav”中：

1）以20000元為一檔,對(duì)salary變量重新編碼,生成新變量sal_new；