SPSS數(shù)據(jù)分析-第7講

—《SPSS數(shù)據(jù)分析教程》2021/5/91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2021/5/92相關(guān)分析的基本概念和散點(diǎn)圖2021/5/93什么是相關(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(guò)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。

2021/5/94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)尺度變量和尺度變量之間的相關(guān)2021/5/95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)

2021/5/96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(guò)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。

2021/5/97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)，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？2021/5/982021/5/992021/5/9102021/5/911用圖表構(gòu)建程序繪制散點(diǎn)圖2021/5/912相關(guān)系數(shù)通過(guò)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。2021/5/913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(guò)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)。2021/5/914相關(guān)系數(shù)為0或接近于0不能說(shuō)明兩個(gè)變量之間沒有相關(guān)性，它只說(shuō)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。2021/5/915SPSS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)檢驗(yàn)的原假設(shè)為：H0:|?|=02021/5/916car_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？2021/5/917選擇【分析】→【相關(guān)】→【雙變量】

2021/5/9182021/5/9192021/5/920Spearman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。2021/5/921設(shè)D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：2021/5/922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。2021/5/9232021/5/924Kendall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。2021/5/925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？偟耐驅(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：

2021/5/926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(guò)，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。

2021/5/927SPSS的“偏相關(guān)”過(guò)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)】

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