第五讲双变量相关分析.ppt
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1、第五讲、相关分析,相关的三种表现方式 统计值 相关系数:表示变量间相关性的强度 显著度:表示样本中的相关是否可以推论总体 统计表 列联表:主要针对定类和定序变量,如果是定距变量,可以将其转化为定序变量,然后再做列联表。 统计图 条图、线图、面积图、箱式图、散点图,spss的两个相关分析菜单 Crosstabs 定类定类,定序定序变量间的简单相关分析 Correlate Bivariate:定序定序,定距定距变量间的简单相关分析 Partial:定距定距变量间的偏相关分析,一、Crosstabs,Crosstabs的基本功能 制作列联表,步骤1:打开“Crosstabs”对话框,步骤2:选择行变
2、量和列变量,步骤3:点击“OK”,两个注意点,变量的位置 一般情况下,列联表中变量的位置是任意的 但如果变量之间存在因果关系,则通常将原因变量放在列的位置,将结果变量放在行的位置 百分比的方向 将原因变量作为条件百分比的计算方向,Crosstabs的2个主要命令模块,Statistics,Cells,“Statistics” 对话框,“Cells” 弹出对话框,卡方检验:主要适用于定类变量,注意:当遇到定序变量时,可以将其视为定类变量,进行卡方检验,但缺点是会忽视变量的“定序”信息,从而夸大相关性。,Correlate:定距定距,定序定序,Eta系数,Pearson卡方值 最常用的卡方检验 当
3、n40,且所有单元格的期望频数都大于等于5时,选择这一检验值。,连续性校正卡方值 只适用于22的列联表 当n40,所有单元格的期望频数都大于1,且只有1/5以下单元格的期望频数小于5大于1时,选择连续性校正卡方值。,似然比卡方值 与Pearson卡方值相比,在处理多维表时有更大的优势;大多数情况下,两者的结论是基本一致的。,Fisher精确概率法 对于22列联表,SPSS会自动给出精确概率值,但通常只有当n40,或某个单元格的期望频数小于1时,才选择此卡方值。 对于其他列联表,则需要在Exact模块中选定Exact检验,但只有当某个单元格的期望频数小于1,或大于1小于5的期望频数较多时,才选择
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