SPSS相关分析PPT课件.ppt

第10章相关分析 Correlations 返回 1 目录 返回 相关分析的概念与相关分析过程两个变量间的相关分析简单实例二个变量间的相关分析过程与实例秩相关及其实例偏相关分析过程与实例距离分析过程与实例习题及参考答案结束 2 相关分析的概念与相关分析过程 返回 3 有关公式 Pearson积矩相关 Spearman相关系数 式中Ri是第i个x值的秩 Si是第i个y值的秩 分别是Ri和Si的平均值 返回 4 有关公式 Kendall stau b 其中 ti 或ui 是x 或y 的第i组结点x 或y 值的数目 n为观测量数 返回 5 有关公式 关于相关系数统计意义的检验 式中r是相关系数 n是样本观测量数 n 2是自由度 当t t0 05 n 2 时 p 0 05拒绝原假设 Pearson和Spearman相关系数假设检验t值计算公式 返回 6 相关分析菜单项 返回 7 两个变量间的相关分析 返回 8 二元变量相关分析主对话框 返回 9 输出选择项对话框 返回 10 两变量间相关分析实 例1 安徽省国民收入与城乡居民存款余额的相关分析 使用默认参数 返回 11 两变量间相关分析实 例2 描述统计量 返回 12 两变量间相关分析实 例2 Pearson相关系数矩阵 返回 13 两变量间相关分析实 例2 简单明了的相关表 返回 14 秩相关实例 例3 各雇员的工作分类 jobcat 受教育程度 Educ 起始工资与当前工资间的关系 Educ数值数小于24 options对话框中定义的 因此标为Ordinal属于有序分类变量 非参相关矩阵 返回 15 秩相关实例 例4 data10 02为某次全国武术女子前10名运动员长拳和长兵器两项得分数据 要求分析这两项得分是否存在线性关系 Kendall stau b与Spearman相关系数 返回 16 偏相关分析 返回 17 偏相关的有关公式 控制了z的条件下 x y之间的偏相关系数 控制了两个变量z1 z2 变量x y之间的偏相关系数 Pearson偏相关系数假设检验的t统计量 其中 r是相应的偏相关系数 n是观测量数 k是控制变量的数目 n k 2是自由度 当t t0 05 n k 2 时 p 0 05拒绝原假设 返回 18 偏相关分析的主对话框 返回 19 偏相关分析的选择项对话框 返回 20 偏相关应用实例 例5 输出1 四川绵阳地区3年生中山柏的数据 分析月生长量与月平均气温 月降雨量 月平均日照时数 月平均湿度这四个气候因素哪个因素有关 数据来源于袁佳祖编著 灰色系统理论 数据编号data10 03 各变量的描述统计量 生长量与各变量间Pearson相关分析结果 返回 21 偏相关分析输 例5 输出2 返回 22 偏相关分析输 例5 输出2 返回 23 2020 2 7 24 偏相关分析结论 中山柏生长量与四个气候因素的偏相关综合结果 返回 25 偏相关基本程序 PARTIALCORR VARIABLES hgrowhsunBYhumiraintemp SIGNIFICANCE TWOTAIL MISSING LISTWISE 学习通过编程解决偏相关问题 返回 26 距离分析 Distance 返回 27 距离分析的主对话框图 返回 28 不相似性距离测度选择项对话框 返回 29 相似性测度选择项对话框 返回 30 距离分析实例 观测量间的欧氏距离 第4版 返回 31 不相似性矩阵 观测量间的欧氏距离 返回 32 变量间不相似性分析例题 例7 输出 变量间的不相似性测度标准化后的欧氏距离 返回 33 变量间的相似性测度例题 相关系数矩阵 返回 34 习题10及参考答案 什么是两个变量间的线性相关 两个变量间的相关系数的数值范围是什么 负相关系数反映的是两个变量数值间的什么样的关系 2 SPSS提供了几个求相关系数的方法 个适应什么样的变量 3 在data10 05中记录了29个被试的身高 体重 肺活量的数据 试分析肺活量与哪个因素线性相关程度更高 说明为什么要计算偏相关 4 在data10 02中是474名职工的职务等级jobcat 起始工资salary 现工资salary 受教育程度educ 本单位工作经历 月 jobtime 以前工作经历 月 prevexp id为职工编号 分析该公司起始工资的确定与什么因素有关 当前工资与什么因素有关 5 data10 06是某公司太阳镜销售情况 分析销售量与平均价格 广告费用和日照时间之间的关系 作图协助分析 此题使用偏相关分析是否有实际意义 返回 35 习题及解答 题3 1 两个变量的对应关系不具有唯一性时 相关分析研究他们之间线性关系的密切程度 变量Y随着变量X的增加 或减少 而增加 或减少 称为两个变量之间存在着线性关系 也称这两个变量线性相关 相关系数的数值范围是在 1 1之间 当一个变量随着另一个变量的增加而减少 这种相关关系称为负相关 相关系数小于0 2 提供了三个相关分析方法 Pearson相关适合于分析正态分布的两个连续变量 测量方法定义为scale的尺度变量 间的相关系数 对于非正态分布的尺度测量的变量或顺序测量的等级变量 order 应该使用Spearman和Kendall stau b方法计算相关系数 后者考虑了结点的影响 3 分析两个变量间线性关系的程度 往往因为第三个变量的作用 使相关系数不能真正反映两个变量间的线性程度 这是应该控制一个变量的变化求另两个变量间的相关系数 也就是说 在第三个变量不变的情况下 两个变量的线性程度 CORRELATIONS VARIABLES VCPwithHEIGHTWEIGHT PRINT TWOTAILNOSIG MISSING PAIRWISE 返回 36 习题及解答 题3 PARTIALCORR VARIABLES VCPwithWEIGHTBYHEIGHT SIGNIFICANCE TWOTAIL MISSING LISTWISE PARTIALCORR VARIABLES VCPwithHEIGHTBYWEIGHT SIGNIFICANCE TWOTAIL MISSING LISTWISE 做偏相关 执行这样两个程序 假设 肺活量与体重间无线性相关关系Significant 0 002 拒绝原假设 说明肺活量和体重 控制了身高 高度相关 相关系数为0 569 假设 肺活量与身高间无线性相关关系 Significant 0 619 接受原假设 说明肺活量和身高 控制了体重 没有线性关系 相关系数为0 098 正是由于在身高和体重之间高度线性相关 因此只做线性相关无法找到肺活量与身高和体重的真正的相关关系 结论是 肺活量与体重高度相关 与身高无线性关系 返回 37 习题及解答 题3 返回 38 CORRELATIONS VARIABLES salbeginwitheducprevexpjobcat PRINT TWOTAILNOSIG MISSING PAIRWISE NONPARCORR VARIABLES salbeginwitheducprevexpjobcat PRINT BOTHTWOTAILNOSIG MISSING PAIRWISE 左面程序的执行结果 Pearson相关下表是执行右面程序的结果 使用非参相关 Spearman和Kendall stau b方法计算相关系数 这两个结果是不同的 Pearsom相关分析结果初始工资与受教育程度和职务等级高度相关 p 0 001 与以前的工作经历无关 p 0 327 Spearman和Kendall stau b的结果是与三者都是高度相关的p值均小于0 001 只是与以前工作经历相关系数较小0 133和0 186 应该使用哪个输出结果做结论呢 应该查看变量的测度和进行正态性分析 返回 习题及解答 题4 39 习题及解答 题4 从上3个图可以看出受教育年限 其始工资 以前工作经历 月 都不是正态分布 从变量属性的测度类型看 职务等级是Order类型 只分3等 受教育程度也是分类变量少于24等 所以也属于分类变量Order类型 左表是描述统计量的输出 偏度和峰度度值都说明这些变量都非正态分布 因此应该做非参相关 根据前页第2个表格看出 起始工资的确定主要考虑了雇员的受教育程度和职务等级 也考虑了以前工作经历长短 均为正相关 返回 40 习题及解答 题4 根据前面对变量测度类型和正态性分析 当前工资与各因素的相关关系的分析只采用Spearman和Kendall stau b方法计算相关系数 只有本企业工作经历时间偏度接近0 结论 当前工资与以前工作经历的时间长短无关 与受教育年限 起始工资和职务高度相关 与本单位工作时间长短有一定的相关关系 p 0 05 但是相关系数仅为0 071 返回 41 习题及解答 题5 CORRELATIONS VARIABLES sellwithpricead ratesunlight PRINT TWOTAILNOSIG MISSING PAIRWISE 结论 平均价格 广告费用 平均日照时间三个变量与销售量均高度相关 不相关的概率均小于0 001 相关系数均大于0 9 可以进一步求以销售量为因变量 其他变量为自变量的回归方程了 返回 42 PARTIALCORR VARIABLES sellwithsunlightBYad rateprice SIGNIFICANCE TWOTAIL MISSING LISTWISE 习题及解答 题5 控制了其他变量后 销售量与广告费用高度相关 不相关概率 0 036 小于0 05 返回 43 PARTIALCORR VARIABLES sellwithsunlightBYad rateprice SIGNIFICANCE TWOTAIL MISSING LISTWISE 习题及解答 题5 控