SPSS相关性分析ppt课件

. SPSS数据分析-第8章-SPSS相关性分析和线性回归分析-SPSS统计分析方法及应用，相关性分析是一种分析客观事物之间相关性的数量分析方法。 许多事物和现象之间总是有联系的，可以用一定的数量关系来反映。 函数关系：两个事物之间的一对一关系。 统计关系：两事物之间的多对一和多对一。线性相关和非线性相关、统计关系分为： (1)线性相关：一个变量的值变化，另一个变量也发生大致相同的变化。 在正交坐标系中，当现象观测值的分布大致在一条直线上时，现象之间的相关关系是线性相关或者线性相关。 (2)非线性相关：如果一个变量发生变化，另一个变量也发生变化，但是如果其观测值分布在近似曲线上，则变量之间的相关性为非线性相关性或曲线性相关性， 相关关系的种类相关关系的种类：线性相关正相关负相关曲线相关关系的种类：根据变量的度量类型，类变量和类变量间相关的类变量和类变量间相关的类变量和类变量间相关的类， 相关关系的种类相关关系的种类：线性相关正相关负相关曲线相关关系的种类：根据变量的度量类型，类变量和类变量之间相关的类变量和类变量之间的相关性，类变量的类变量，类变量之一，定性原则类别变量的值只是将研究对象进行分类，也就是说，只要决定研究对象是同种还是异种，就具有=和的数学性质。 例如，性别分为男性和女性两种秩序变量之一，区分在同一种情况下排名的变量。 顺序变量可以决定顺序。 也就是说，变量的值具有将研究对象按高低和大小排列，和的数学特性。 由于是比类变量更上位的变量，因此也具有区别类变量的特质(=，等)。 例如，文化程度可以分为大学、高中、中学、小学、文盲。 固定距离变量也是变量的一种，是在相同类别的情况下区分类的顺序和距离的变量。 因此除了程序变量的特性之外，还可以正确测量同类各事件的高低、大小顺序之间的距离，具有加法和减法的数学特性。 但是，一定距离变量没有真正的零点。相关分析的作用是判断变量之间是否存在联系，相关关系的表示形式和相关分析方法把握相关关系的方向和密切度，为进一步采用其他统计方法进行分析提供依据，相关分析和回归分析不同，相关分析：仅研究变量之间相关关系的密切度和变化趋势，用适当的统计指标进行描述回归分析：要用函数表示变量之间的相互关系，使用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值。散布图通过观察散布图，可以直观地发现变量间的统计关系及其强弱和数据对的可能方向。 在散布图中，横轴表示两个变量中的一个变量，纵轴表示另一个变量，将两个变量之间的对应变量值作为坐标点，各绘制一个正交坐标系，通过点的分布形状、分布模式、稀疏密度以两个变量之间的相关关系为图像进行记述。矩阵散布图：在多个坐标轴上，将多对变量间的统计关系表示为矩阵。 变量在那个行上，那个行的横轴是那个。 此外，线性相关的度量-尺度数据之间的相关度的度量，皮尔逊相关系数相关系数的数值范围表示如果-1和1之间：|r|0，则两个变量之间没有线性相关关系。 |r|1表示两个变量完全线性相关。线性相关的方向用相关系数的符号表示，“ ”表示正相关，“表示负相关。相关系数接近0或0并不表示两个变量之间没有相关，而是表示没有线性相关。 不能排除具有其他非线性关系。 Pearson相关系数是线性相关度量。 如果两个变量之间的关系紧密，关系不是线性的，那么皮尔逊相关系数不是适合测量相关性的统计量。等级关联分析、等级关联分析的等级关联是指以等级顺序或等级顺序表示的变量之间的关联。 主要包括斯皮尔曼两列级相关和肯德尔调和系数多列级相关。Spearman类相关系数-顺序变量之间的相关度量，对话框类相关系数：两个变量是顺序变量。 一个变量是定序变量，另一个变量是比例数据，两个变量的总和不是正态分布，并且采样容量n不一定超过30。 数据排名：排名rank是一种数据排序方法，用于确定变量的值在该列的所有值中排名。 例如，当100个数据不同时，该等级的对应数值从大到小，最大数值为100，最小为1。 如果存在重复数据，则以相同的名称排列。 把、d作为2个变量对的每个平均差，n作为采样量。 Spearman相关系数是，Kendall的tau-b(K )，Kendall的系数是计算另一个秩序变量间或秩序和尺度变量间的相关系数的方法。 Spearman的类相关系数可以很容易地验证两个顺序变量是否相关，但很难具体说明两个变量是如何相关的，以及它们是如何相关的。 Kendall的类相关系数可以同时反映两个变量的相关度。 将、采样量设为n，考察两个变量x和y的相关关系，将x和y的取法设为xi、yi。 所有对象(xi，yi )的对数是n(n-1)/2 (即)。 对于分别表示和的顺序和任意k，如果没有与(xk，yk )相同的顺序对，则称为逆顺序对。 设整体的顺序对的个数为u，逆顺序对的个数为v，则Kendall的Tau系数的定义为：偏相关分析，概念：在存在多个变量的情况下，为了研究任意两个变量之间的关系，与这两个变量相关的其他变量不变。 计算两个变量的相关性，同时抑制其它变量的影响。 偏相关系数：偏相关系数用于测量任意两个变量之间关系的大小。 自由度：在统计学中，自由度是指在计算某统计量时值不受限制的变量的个数。 通常df=n-k。 其中，n是样本的含量，k是受限条件或变量的数目，或者在计算统计量时使用的其它独立统计量的数目。回归分析、线性回归模型：其中x是参数，y是原因变量的截集，即常数回归系数，表示参数对原因变量的影响程度。 用、最小二乘法求方程式的两个参数，回归方程式的统计检验，回归方程式的适合度：将回归直线与各观测点的接近度称为回归方程式的适合度，即样本观测值集中在回归直线周围的程度。 如果参数是分类变量，则必须将原始变量转换为虚拟变量，所有虚拟变量都是“1”和“0”取值的2分变量。 (例如性别变量)、回归方程的统计验证，即总方差平方和(SST)=馀数方差平方和(SST )回归方差平方和(SSR )中的SSR是归因于x和y的线性回归关系，能够用回归直线解释的SSE是归因于除了x对y施加的线性影响以外的随机因素的y的变动、残差分析和残差是用回归公式计算的预测值和实际样本值之间的差，线性回归分析中定义为：只要方程式良好地反映了被解释变量的特征和规则性，残差序列就不包含明确的规则性。残差分析可以等于残差遵循正态分布，其平均值等于0，以及残差读取值等于与x读取值无关的残差或不具有自相关的残差方差。 可以利用残差图分析、残差平均和方差的一致性检测。 当残差平均为零时，残差图的点应该随机地散射在纵轴为零的中心的带状区域中。 如果残差的方差趋向于随着解释变量值(或者要解释的变量值)的增加而规律地变化，则出现异常方差现象。 DW检查： DW检查用于检查残差的自相关。 检验统