[專業(yè)課]如何選擇數(shù)據(jù)分析方法-預覽頁
【正文】 7 9 s e x * o p i n i o n C r o s s t a b u l a t i o nC o u n t18 47 6523 35 5841 82 1 2 301s e xT o t a l0 1o p i n i o nT o t a l11 列聯(lián)表 (contingency table). ? 前面就是一個所謂的三維 列聯(lián)表 這些變量中 每個都有兩個或更多的可能取值 。 12 數(shù)據(jù) 13 列聯(lián)表 ? 列聯(lián)表的中間各個變量不同水平的交匯處，就是這種水平組合出現(xiàn)的頻數(shù)或 計數(shù) （ count）。但列聯(lián)表也會帶有 定量變量作為協(xié)變量。 我們檢驗的零假設(shè)和備選假設(shè)為 ? H0:觀點和收入這兩個變量不相關(guān) 。 ? 實際上有不止一個 c2檢驗統(tǒng)計量。 16 ? ?21niii iOEQE??? ?12 l nniii iOTOE?? ?Pearson c2統(tǒng)計量 似然比 c2統(tǒng)計量 Oi代表第 i個格子的計數(shù)， Ei代表按照零假設(shè) （行列無關(guān)）對第 i格子的計數(shù)的期望值 17 二維列聯(lián)表的檢驗 ? 剛才說 ， 這些 c2統(tǒng)計量是近似的 ， 那么 有沒有精確的統(tǒng)計量呢 ？ ? 當然有 。 因此人們多用大樣本近似的 c2統(tǒng)計量 。 s E x a c t T e s tL in e a r b y L in e a rA s s o cia t io nN o f V a li d C a s e sV a lu e dfA s y m p . S ig .(2 s id e d )E x a c t S ig .(2 s id e d )E x a c t S ig .(1 s id e d )P o in tP r o b a b il it y0 c e ll s (. 0 % ) h a v e e x p e ct e d co u n t le s s t h a n 5 . T h e m in im u m e x p e c t e d c o u n t is 1 0 . 3 3 .a . T h e s t a n d a r d iz e d s t a t is t ic is 4 . 5 0 4 .b . 下面為 SPSS對于 下面二維列聯(lián)表 相關(guān)分析的輸出 o p i n i o n * i n c o m e C r o s s t a b u l a t i o nC o u n t7 15 19 4145 25 12 8252 40 31 1 2 301o p i n i o nT o t a l1 2 3i n c o m eT o t a l21 兩個定量變量的相關(guān) ?如果兩個定量變量沒有關(guān)系，就談不上建立模型或進行回歸。它一般用字母 r表示 . ? Kendall t 相關(guān)系數(shù) (Kendall’s t)這里的度量原理是把所有的樣本點配對 ,看每一對中的 x和 y是否都增加來判斷總體模式 . ? Spearman 秩相關(guān)系數(shù) ,它和 Pearson相關(guān)系數(shù)定義有些類似 ,只不過在 定義中把點的坐標換成各自樣本的秩 . ? 它們各自都有以不相關(guān)為零假設(shè)的檢驗 ,即 p值小則相關(guān) .但 各自的相關(guān)含義不盡相同 . ? 現(xiàn)在再來看例 1的數(shù)據(jù) ().關(guān)于初三和高一成績的相關(guān)系數(shù)的結(jié)果是 Pearson相關(guān)系數(shù)， Kendall t 和Spearman 秩相關(guān)系數(shù)分別為 , 。 s t a u _ bS p e a r m a n
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