第8章_SPSS的相关分析.ppt

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1、统计分析与统计分析与统计分析与统计分析与SPSSSPSS的应用的应用的应用的应用第第8章章 SPSS的相关分析的相关分析4/8/202318.1 相关分析相关分析变量间的关系变量间的关系函数关系函数关系统计关系统计关系相关分析工具相关分析工具散点图散点图相关系数及其假设检验相关系数及其假设检验简单相关系数简单相关系数偏相关系数偏相关系数4/8/20232第8章 SPSS的相关分析8.2 散点图散点图以点的形式将数据绘制在直角平面上，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可以直观地观察变量间的关系和可能的趋势趋势.4/8/20233第8章 SPSS的相关分析8.2.

2、2 散点图的绘制散点图的绘制散点图类型：散点图类型：Simple(简单散点图简单散点图)Overlay(重叠散点图重叠散点图)：在一张图中重叠绘：在一张图中重叠绘制若干对变量的散点图制若干对变量的散点图(用不同的颜色标识用不同的颜色标识)Matrix(矩阵散点图矩阵散点图)：用矩阵形式输出若：用矩阵形式输出若干个变量中每一对变量之间的散点图。干个变量中每一对变量之间的散点图。3-D(三维散点图三维散点图)：用三维空间中的点表示：用三维空间中的点表示的三个变量值的散点图。的三个变量值的散点图。Simple Dot(简单点图简单点图)：单个变量的点图：单个变量的点图(单个变量的频数分布图单个变量的

3、频数分布图)4/8/20234第8章 SPSS的相关分析8.2.2 散点图的绘制散点图的绘制绘制命令：绘制命令：Graphsscatter/Dot主要操作内容：主要操作内容：选择散点图类型选择散点图类型选择选择Y轴变量轴变量选择选择X轴变量轴变量选择分类标识变量选择分类标识变量(Set Markers by,可省可省)选择散点标签变量选择散点标签变量(Label Cases by,可省可省)选择行选择行(列列)分页变量分页变量(Panel by,可省可省)4/8/20235第8章 SPSS的相关分析8.2.2 散点图的绘制例散点图的绘制例案例案例81：（1）大多数家庭的收入在25000以下，计

4、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。4/8/20236第8章 SPSS的相关分析8.3计算相关系数计算相关系数相关系数的意义相关系数的意义较准确地衡量两个变量间的较准确地衡量两个变量间的线性相关程度。相关程度。应用相关系数需要注意的问题：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只能衡量线性相关，不能衡量非线性相关例例：(x,y):(-1,-1)(-1,1)(1,-1)(1,1),r=0,x2+y2=2极端值会影响相关系数的准确性极端值会影响相关系数的准

5、确性例：例：(1,1)(2,2)(3,3),(4,4),(5,5),(6,1)，r=0.33,x=y除了除了(6,1)4/8/20237第8章 SPSS的相关分析8.3计算相关系数计算相关系数相关系数分析的一般步骤：相关系数分析的一般步骤：计算样本相关系数计算样本相关系数1r1，|r|=1:完全相关完全相关;r=0:无线性相关无线性相关;|r|0.8:强相关强相关;|r|0.3:弱相关弱相关利用样本数据对总体相关系数进行假设检验利用样本数据对总体相关系数进行假设检验H0：0，H1：04/8/20238第8章 SPSS的相关分析8.3.2相关系数的类型相关系数的类型简单相关系数简单相关系数(Pe

6、arson)两个两个定距尺度变量间相关程度的衡量指标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都是随机变量相关分析中两个变量是对称的相关分析中两个变量是对称的简单相关系数无量纲简单相关系数无量纲只能衡量线性相关关系只能衡量线性相关关系4/8/20239第8章 SPSS的相关分析8.3.2相关系数的类型相关系数的类型Spearman等级相关系数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关关系思想：定序数据的数值没有意义，因此改用数据的思想：定序数据的数值没有意义，因此改用数据的秩。如果秩。如果x与与y有

7、相关性，则它们的秩有相关性，则它们的秩R(x)与与R(y)具具有同步性。有同步性。计算步骤：计算步骤：分别计算两个变量值的秩分别计算两个变量值的秩R(xi)和和R(yi)；计算两变量秩的简单相关系数；计算两变量秩的简单相关系数；化简可得：化简可得：4/8/202310第8章 SPSS的相关分析8.3.2相关系数的类型相关系数的类型Kendall 相关系数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相关关系一致数对与非一致数对一致数对与非一致数对对于数对对于数对(x1,y1)和和(x2,y2)如果如果(y2-y1)/(x2-x1)0，则称这

8、两个数对是一致的；，则称这两个数对是一致的；如果如果(y2-y1)/(x2-x1)0，则称这两个数对是非一致的；，则称这两个数对是非一致的；4/8/202311第8章 SPSS的相关分析8.3.2相关系数的类型相关系数的类型Kendall 相关系数相关系数假设配对样本假设配对样本:x1,x2,xn，y1,y2,yn中一中一致致数对的数目为数对的数目为U和非一致数对的数目为和非一致数对的数目为V基本原理：基本原理：如果如果x和和y正相关，则正相关，则U应较大，而应较大，而V较小。特别较小。特别V0时，相关系数等于时，相关系数等于1；如果如果x和和y负相关，则负相关，则U应较小，而应较小，而V较大

9、。特别较大。特别U0时，相关系数等于时，相关系数等于1；如果如果x和和y不相关，则不相关，则U和和V应比较接近，特别应比较接近，特别UV时，时，相关系数等于相关系数等于0。4/8/202312第8章 SPSS的相关分析8.2.3相关系数的假设检验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。进行假设检验。检验假设：检验假设：H0:0，H1:0检验统计量检验统计量Pearson相关系数相关系数Spearman等级相关系数等级相关系数Kendall 相关系数相关系数4/8/202313第8章 SPSS的相关分析8.2.4 相关系数分析应

10、用相关系数分析应用例例案例案例8-1续续(P269)AnalyzeCorrelateBivariate选择分析变量选择分析变量(Variables)选择相系数类型选择相系数类型(Correlation Coefficients)选择单侧检验还是双侧检验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必要时，选择输出其他统计指标(Option)4/8/202314第8章 SPSS的相关分析8.2.4 相关系数分析应用相关系数分析应用例例4/8/202315第8章 SPSS的相关分析8.2.4 相关系数分析应用相关系数分析应用例例4/8/202316

11、第8章 SPSS的相关分析8.3 偏相关分析偏相关分析偏相关分析的意义偏相关分析的意义在在控制了其他变量的影响下对两变量的相关的影响下对两变量的相关分析分析原因：虚假相关原因：虚假相关.例：研究商品的需求量和价格、消费者收入之例：研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系间的关系.又如：粮食产量与平均气温、月降水量、平均又如：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。日照时间、温度之间的关系的研究。4/8/202317第8章 SPSS的相关分析8.3 偏相关分析偏相关分析偏相关系数的阶：在偏相关系数的阶：在k个变量中，个变量中，零阶零阶(偏偏)相关系数：简单相关系数相

12、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；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；余变量中每两个变量的偏相关系数；4/8/202318第8章 SPSS的相关分析8.3 偏相关分析应用例偏相关分析应用例案例案例8-1续续(P273)控制家庭常住人口的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影响下，家庭收入与计划住房面积的相关分析。关分析。AnalyzeCorrelatePartial选择分析变量选择分析变量选择一个或多个被控制变量选择一个或多个被控制变量单侧或双侧检验选择单侧或双侧检验选择是否输出零阶相关系数选择是否输出零阶相关系数选择4/8/202319第8章 SPSS的相关分析本章练习本章练习P2751，2，34/8/202320第8章 SPSS的相关分析