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文档简介

1、关联分析，问题的提出，到底学生在高家庭的收入会影响成绩吗？ 什么样的影响？ 你能建立一个回归模型来描述前三个成绩(这是定量变量)或(和)家庭收入(定性变量)作为参数，高成绩作为原因变量，这些变量之间的关系吗？ 定量变量的相关性，只要两个定量变量没有关系，就不能建立或回归模型。 但是，怎样才能找出两个变量有关系呢？ 最简单的直观方法是画散布图。 下面显示了四个数据集的散点图每个数据集代表两个变量x和y的示例。解相关、正线性相关、负线性相关、有相关但是非线性相关、定量变量的相关，在以下引入关联度的尺度如何描述数量相关。 “人相关系数”(Pearsons correlation coefficien

2、t )也称为相关系数或线性相关系数。 这个一般用r这个字母表示。 这是从两个变量的样本中得到的。 这是描述线性相关强度的量，取-1到1之间的值。 如果两个变量具有强线性相关，则相关系数接近1 (正相关)或-1(负相关)；如果两个变量没有那么多线性相关，则相关系数接近0。 定量变量的相关器Kendall t相关系数(Kendalls t )这里的测量原理是将所有采样点配对(如果每个点由x和y组成的坐标(x，y )表达，那么测量原理可为例如(x1，y1)和(x2)，其中如果大于0，则表示x和y同时增长或同时下降，这两点协同作用。 不然就不合作。 如果采样中的协作点数较多，则这两个变量更相关；如果采

3、样中的“不协作”点数较多，则这两个变量不太相关。 另外，虽然定量变量的相关器、Spearman秩相关系数(spearmanrankcorrelationcoefficient或Spearmans r )与Pearson相关系数的定义稍类似，但在该定义中可以将点的坐标作为相应样本的秩(即，在该定义中称为“点”)进行计算。 因此，可以进行不依赖于整体分布的非残奥仪表检查。 当所有与上三对相关联的度量的值接近于1或-1时，可能听到定量变量的相关性并且当接近于0时不相关。 怎么能叫“接近”呢？ 这不能一概而论。 但是，校正机输出中存在与这些相关度量对应的检查和p值，因此能够根据这些结果判断是否相关(参照下述例7.1的继续)。 得到定量变量的相关例如初三和高成绩的人员相关系数，Kendall t相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.758、0.595和0.758。 对这3个统一修正量的检查(零假设全部不相关)都显着，p值全部为0.000。 请注意，这个0.000的表示并不意味着这些p值正好等于零，而是小数点的前三位是零。SPSS的相关分析、相关分析利用SPSS选项： AnalizeCorrelateBivariate若选择

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