统计学 第二章 列联分析ppt课件.ppt

1、第二章 列联分析,第一节 分类数据与列联表 第二节 检验 第三节 列联表的相关测量 第四节 列联分析中应注意的问题,2020/12/19,1,2020/12/19,2,背 景,统计分析中，我们常常会遇到一些定性的数据,性别 （男、女）,态度 （喜欢、不喜欢）,性别对态度是否有影响,1.可使用列联表分析技术 2.可运用对数线性模型与 Logistic模型分析技术,2020/12/19,3,主要内容,第一节 分类数据与列联表,一、分类数据二、列联表的构造三、列联表的分布,2020/12/19,4,分类变量的结果表现为类别 例如：性别 (男, 女) 各类别用符号或数字代码来测度 使用分类或顺序尺度

2、你吸烟吗? 1.是；2.否 你赞成还是反对这一改革方案? 1.赞成；2.反对 对分类数据的描述和分析通常使用列联表 可使用检验 数值型数据也可以转化为分类数据,2020/12/19,5,一、分类数据,由两个以上的变量交叉分类的频数分布表 行变量的类别用 r 表示， ri 表示第 i 个类别 列变量的类别用 c 表示， cj 表示第 j 个类别 每种组合的观察频数用 fij 表示 表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合，所以称为列联表 一个 r 行 c 列的列联表称为 r c 列联表,2020/12/19,6,二、列联表的构造-列联表(contingency table),2020/12/19

3、,7,列联表的结构(2 2 列联表),列(cj),行 (ri),2020/12/19,8,列联表的结构(r c 列联表的一般表示),列(cj),行(ri),fij 表示第 i 行第 j 列的观察频数,2020/12/19,9,例题分析,【例】一个集团公司在四个不同的地区设有分公司，现该集团公司欲进行一项改革，此项改革可能涉及到各分公司的利益，故采用抽样调查方式，从四个分公司共抽取420个样本单位(人)，了解职工对此项改革的看法，调查结果如下表,边缘分布 行边缘分布 行观察值的合计数的分布 例如，赞成改革方案的共有279人，反对改革方案的141人 列边缘分布 列观察值的合计数的分布 例如，四个分

4、公司接受调查的人数分别为100人，120人，90人，110人 条件分布与条件频数 变量 X 条件下变量Y 的分布，或在变量Y 条件下变量 X 的分布 每个具体的观察值称为条件频数,2020/12/19,10,二、列联表的分布-观察值的分布,2020/12/19,11,观察值的分布(图示),行边缘分布,列边缘分布,条件频数,条件频数反映了数据的分布，但不适合对比 为在相同的基数上进行比较，可以计算相应的百分比，称为百分比分布 行百分比：行的每一个观察频数除以相应的行合计数(fij / ri) 列百分比：列的每一个观察频数除以相应的列合计数( fij / cj ) 总百分比：每一个观察值除以观察值

5、的总个数( fij / n ),2020/12/19,12,百分比分布(概念要点),2020/12/19,13,百分比分布(图示),总百分比,列百分比,行百分比,假定行变量和列变量是独立的 一个实际频数 fij 的期望频数 eij ，是总频数的个数 n 乘以该实际频数 fij 落入第 i 行 和第j列的概率，即,2020/12/19,14,期望频数的分布,2020/12/19,15,期望频数的分布(例题分析),由于观察频数的总数为n ，所以f11 的期望频数 e11 应为,例如，第1行和第1列的实际频数为 f11 ,它落在第1行的概率估计值为该行的频数之和r1除以总频数的个数 n ，即：r1/

6、n；它落在第1列的概率的估计值为该列的频数之和c1除以总频数的个数 n ，即：c1/n 。根据概率的乘法公式，该频数落在第1行和第1列的概率应为,2020/12/19,16,期望频数的分布(例题分析),第二节 检验,一、 统计量 二、拟合优度检验,2020/12/19,17,用于检验列联表中变量间拟合优度和独立性 用于测定两个分类变量之间的相关程度 计算公式为 其自由度为 式中 -列联表中第i行第j列类别的实际频数 -列联表中第i行第j列类别的期望频数,2020/12/19,18,一、 统计量,2020/12/19,19, 统计量(例题分析),合计：3.0319,2020/12/19,20,二

7、、拟合优度检验(品质数据的假设检验),检验多个比例是否相等 检验的步骤 提出假设 H0：1 = 2 = = j；H1： 1 , 2 , , j 不全相等 计算检验的统计量,2020/12/19,21,拟合优度检验(goodness of fit test),进行决策 根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若22，接受H0,H0: 1= 2= 3= 4 H1: 1,2,3,4 不全相等 = 0.1 df = (2-1)(4-1)= 3 临界值(s):,拟合优度检验(例题分析),统计量:,在 = 0.1的水平上不能拒绝H0,可以认为四个分公司对改革方案的赞成比例

8、是一致的,决策:,结论:,0,22,【例】为了提高市场占有率，A公司和B公司同时开展了广告宣传。在广告宣传战之前，A公司的市场占有率为45%，B公司的市场占有率为40%，其他公司的市场占有率为15%。为了了解广告战之后A、B和其他公司的市场占有率是否发生变化，随机抽取了200名消费者，其中102人表示准备购买A公司产品，82人表示准备购买B公司产品，另外16人表示准备购买其他公司产品。检验广告战前后各公司的市场占有率是否发生了变化 ( 0.05),2020/12/19,23,拟合优度检验(例题分析),H0: 1=0.45 2=0.4 3= 0.15 H1:原假设中至少有一个不成立 = 0.05

9、 df = (2-1)(3-1)= 2 临界值(s):,拟合优度检验(例题分析),统计量:,在 = 0.05的水平上拒绝H0,可以认为广告后各公司产品市场占有率发生显著变化,决策:,结论:,24,24,第1步：将观察值输入一列，将期望值输入一列 第2步：选择“函数”选项 第3步：在函数分类中选“统计”，在函数名中选 “CHITEST”，点击“确定” 第4步：在对话框“Actual_range”输入观察数据区域 在对话框“Expected_range”输入期望数据区 域得到P值为0.016711，所以拒绝原假设,拟合优度检验(例题分析用P值检验),25,25,第三节 列联表中的相关测量,一、 相

10、关系数 二、列联相关系数 三、V 相关系数,2020/12/19,26,品质相关 对品质数据(分类和顺序数据)之间相关程度的测度 列联表变量的相关属于品质相关 列联表相关测量的统计量主要有 相关系数 列联相关系数 V 相关系数,2020/12/19,27,列联表中的相关测量,测度22列联表中数据相关程度 对于22 列联表， 系数的值在01之间 相关系数计算公式为 式中n为列联表的总频数，即样本量,2020/12/19,28,一、 相关系数(correlation coefficient),一个简化的 22 列联表,2020/12/19,29, 相关系数(原理分析),a、b、c、d均为条件频数

11、当变量X，Y相互独立，不存在相关关系时，频数间应有下面的关系： 化简后有： 差值 的大小可以反映变量之间相关程度的高低。差值越大，说明两个变量的相关程度越高。 系数就是以差值为基础，实现对两个变量相关程度的测量。,2020/12/19,30, 相关系数(原理分析),列联表中每个单元格的期望频数分别为,2020/12/19,31, 相关系数(原理分析),将各期望频数代入 的计算公式得,将代入 相关系数的计算公式得,2020/12/19,32, 相关系数(原理分析),ad 等于 bc ， = 0，表明变量X 与 Y 之间独立 若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全部落在对角线

12、上，此时| =1,表明变量X 与 Y 之间完全相关,列联表中变量的位置可以互换，的符号没有实际意义，故取绝对值即可,用于测度大于22列联表中数据的相关程度 计算公式为,2020/12/19,33,二、列联相关系数(coefficient ofcontingency),C 的取值范围是 0C1 C = 0表明列联表中的两个变量独立 C 的数值大小取决于列联表的行数和列数，并随行数和列数的增大而增大 根据不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较,计算公式为,2020/12/19,34,三、V 相关系数(V correlation coefficient),2. V 的取值范围是 0V1 3. V

13、 = 0表明列联表中的两个变量独立 4. V=1表明列联表中的两个变量完全相关 5. 不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较 6. 当列联表中有一维为2，min(r-1),(c-1)=1,此时 V=,同一个列联表，、C、V 的结果会不同 不同的列联表，、C、V 的结果也不同 在对不同列联表变量之间的相关程度进行比较时，不同列联表中的行与行、列与列的个数要相同，并且采用同一种系数,2020/12/19,35,四、C、V 的比较,2020/12/19,36,列联表中的相关测量(例题分析),【例】一种原料来自三个不同地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下

14、表。分别计算系数、C系数和V系数，并分析相关程度,2020/12/19,37,列联表中的相关测量 (例题分析),解：已知n=500，19.82，列联表为33,结论：三个系数均不高，表明产地和原料等级之 间的相关程度不高,第四节 列联分析中应注意的问题,一、条件百分表的方向 二、 分布的期望准则,2020/12/19,38,对于具有因果关系的两个品质变量X与Y，在列联表中的位置 有习惯的处理，即将自变量(X)置于列的位置，将因变量(Y) 置于行的位置，这样可以更好地表现原因对结果的影响。,2020/12/19,39,一、条件百分表的方向,如果因变量在样本内的分布不能代表其在总体内的分布，例 如，

15、为了满足分析的需要，抽样时扩大了因变量某项内容的 样本量，这时若仍以自变量的方向计算百分表就会歪曲事实。 例如，社会学家欲研究家庭状况（自变量）对青少年犯罪 （因变量）的影响。该地区有未犯罪记录的青少年10000名， 犯罪记录的青少年150名。如果从未犯罪青少年中抽取1%， 即100名进行研究，按相同比例从犯罪青少年中抽取的样本 量仅为1.5人。显然，这样少的样本量无法满足研究的需要。 故要扩大犯罪青少年的样本量，如扩大到50%。调查结果：,2020/12/19,40,条件百分表的方向（特殊情况）,2020/12/19,41,条件百分表的方向（例题数据）,观察数据,条件百分表,从条件百分表可知

16、，完整家庭犯罪青少年所占比重为29%， 离异家庭犯罪青少年所占比重为82%，两者过高的比重令人 怀疑。其原因是扩大了犯罪青少年的抽取数量。如果此时按 因变量方向编制条件百分表，则得如下结果： 上述结果更能令人相信。,2020/12/19,42,条件百分表的方向（数据解释与处理）,利用 分布进行独立性检验，要求样本量足够大，特别是 每个单元中的期望频数不能过小，否则 检验失效。 准则一： 如果只有两个单元，每个单元的期望频数必须是5或5以上。 准则一： 如果有两个以上单元，如果20%的单元期望频数小于5，则不 能运用 检验,2020/12/19,43,二、 分布的期望准则,2020/12/19,44,分布的期望准则（例题数据）,数据表（1）,数据表（2）,表（1）： 两个单元中的期望频数