【正文】 ）對連續(xù)變量的樣本（x、y）進(jìn)行距離相關(guān)分析時，常用的統(tǒng)計量有以下幾種。從中可知，在剔除“溫度”變量的影響條件下，“產(chǎn)量”與“降雨量”二變量的影響條件下，“產(chǎn)量”與“降雨量”，自由度為7。本例選中Flag significations correlations選項，則相關(guān)分析結(jié)果中將不顯示統(tǒng)計檢驗的相伴概率，而以星號（*）顯示，星號的意義與計算簡單相關(guān)系數(shù)中的相同。⑴ 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式定義：偏相關(guān)分析是指當(dāng)兩個變量同時與第三個變量相關(guān)時，將第三個變量的影響剔除，只分析另外兩個變量之間相關(guān)程度的過程。⑶ 結(jié)果和討論SPSS的運(yùn)行結(jié)果如下：Nonparametric Correlations從結(jié)果中可以看出，語文老師兩次評分的Spearman和Kendall’s 。對Kendall’s tuab等級相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計檢驗，一般如果個案數(shù)n≤30，將直接利用Kendall’s tuab等級相關(guān)系統(tǒng)計量表，SPSS將自動根據(jù)該表給出對應(yīng)的相伴概率值。 產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)1和標(biāo)準(zhǔn)2評分產(chǎn)品名標(biāo)準(zhǔn)1標(biāo)準(zhǔn)2產(chǎn)品1產(chǎn)品2產(chǎn)品3產(chǎn)品4產(chǎn)品5產(chǎn)品6產(chǎn)品7產(chǎn)品8產(chǎn)品9產(chǎn)品10產(chǎn)品11產(chǎn)品12產(chǎn)品13產(chǎn)品14產(chǎn)品15產(chǎn)品163．二元定序變量的相關(guān)分析⑴ 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式定序變量又稱為有序變量、順序變量，它的取值的大小能夠表示觀測對象的某種順序關(guān)系（等級、方位、或大小等），也是基于“質(zhì)”因素的變量。仍以上例作為說明。叉積離差即為Pearson簡單相關(guān)系數(shù)公式的分子部分，協(xié)方差為：叉積離差/（–1）,也反映變量間的相關(guān)程度。圖31 選擇Bivariate Correlate 菜單『步驟2』在彈出的如圖32所示Bivariate Correlate對話框中，從對話框左側(cè)的變量列表中分別選擇“數(shù)學(xué)”和“化學(xué)”變量，單擊 按鈕使這兩個變量進(jìn)入Variables框?！?︱r︱＜，說明變量之間的相關(guān)程度極弱，可視為不相關(guān)。如果相關(guān)系數(shù)是根據(jù)總體全部數(shù)據(jù)計算的，稱為總體相關(guān)系數(shù)，記為ρ,如果是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算來的,則稱為樣本相關(guān)系數(shù),一般用樣本相關(guān)系數(shù)r來推斷總體相關(guān)系數(shù).◎相關(guān)系數(shù)的取值范圍在–1和+1之間，即–1≤r≤+1。圖211 ParedSamples T Test對話框『步驟3』 單擊OK，SPSS即開始自動計算。選擇Use specified values選項，表示根據(jù)標(biāo)識變量的取值進(jìn)行區(qū)分。95%的置信區(qū)間為[，]，表示95%的樣本差值在該區(qū)間內(nèi)。如果選中Test of linearity 項，則進(jìn)行第一層次的線性檢驗。選擇要統(tǒng)計的項目，在Distribution中選擇Skewness，選好后單擊Continue按鈕返回Frequencies對話框，單擊OK按鈕，SPSS即開始計算圖119 Frequencies：Statistics 對話框?qū)嶒灲Y(jié)果：由以上結(jié)果可以看出個案數(shù)N為18個，偏度為—，偏度小于0，表示該班級數(shù)學(xué)成績分布中，負(fù)偏差數(shù)值較大，為負(fù)偏或左偏，即和正態(tài)分布相比較，分?jǐn)?shù)偏低的人較多，有一條長尾巴拖在左邊。實驗結(jié)果：由以上結(jié)果可以看出各個分?jǐn)?shù)的得分人數(shù)，如得89分的人最多為4個，得56分、79分和99分的人各有2個，其余的分?jǐn)?shù)都為1人。問題2：求該班學(xué)生成績的D6實驗步驟：『步驟1』 單擊“Analyze”菜單“Descriptive statistics”項中的“Frequencies”命令，如圖11所示『步驟2』 彈出Frequencies對話框，如圖12所示，現(xiàn)要求處該班學(xué)生數(shù)學(xué)成績的十分位數(shù)，故在對話框左側(cè)的便利列表中選擇“數(shù)學(xué)”，單擊按鈕使之添加到Variable（s）框中。圖110 Descriptives 對話框『步驟3』 單擊Descriptives對話框下方的Options 按鈕，彈出如圖111所示對話框。選擇要統(tǒng)計的項目，在Central Tendency中選擇Median，選好后單擊Continue按鈕返回Frequencies對話框，單擊OK按鈕，SPSS即開始計算圖16 Frequencies：Statistics對話框?qū)嶒灲Y(jié)果：。1． 均值（Mean）和均值標(biāo)準(zhǔn)誤差（）問題：求該班級在一次數(shù)學(xué)測驗中的平均成績和其標(biāo)準(zhǔn)差★ 實驗步驟：『步驟1』 單擊“Analyze”菜單“Descriptive statistics”項中的“Frequencies”命令，如圖11所示。選擇要統(tǒng)計的項目，在Central Tendency中選擇Mean，選好后單擊Continue按鈕返回Frequencies對話框，單擊OK按鈕，SPSS開始計算圖13 Frequencies：Statistics對話框?qū)嶒灲Y(jié)果：。選擇要統(tǒng)計的項目，在Central Tendency中選擇Mode，選好后單擊Continue按鈕返回Frequencies對話框，單擊OK按鈕，SPSS即開始計算圖17 Frequencies：Statistics對話框?qū)嶒灲Y(jié)果：由以上結(jié)果可以看出該班級數(shù)學(xué)成績中成績?yōu)?9分的人最多。6． 四分位數(shù)（Quartiles）和十分位數(shù)（Deciles）問題1：求該班級學(xué)生成績的四分位數(shù)★ 實驗步驟：『步驟1』 單擊“Analyze”菜單“Descriptive statistics”項中的“Frequencies”命令，如圖11所示『步驟2』 彈出Frequencies對話框，如圖12所示，現(xiàn)要求處該班學(xué)生數(shù)學(xué)成績的四分位數(shù)，故在對話框左側(cè)的便利列表中選擇“數(shù)學(xué)”，單擊按鈕使之添加到Variable（s）框中。之后單擊Continue按鈕返回Frequencies對話框，單擊OK按鈕，SPSS即開始計算圖113 Frequencies：Statistics對話框?qū)嶒灲Y(jié)果2：由以上結(jié)果可以看出，該班學(xué)生數(shù)學(xué)成績的D6=82，其余十分位數(shù)D1=，D2=，……D9=99。單擊OK按鈕，返回到SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口。選擇“性別”，單擊使之添加到Independent List框中。由此可以看出女生的數(shù)學(xué)成績總體上來說差于男生，未達(dá)到總體的平均分。雖然分析的是兩個獨(dú)立樣本，但在數(shù)據(jù)組織時，SPSS要求兩個獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)放在一個SPSS變量中，再加上另外一個變量source01，對來自不同學(xué)校的學(xué)生進(jìn)行區(qū)分。實驗結(jié)果：由以上結(jié)果可以看出：， 。實驗三：相關(guān)分析實驗?zāi)康模赫莆斩ň嘧兞康南嚓P(guān)分析、二元定序變量的相關(guān)分析、偏相關(guān)分析、距離相關(guān)分析的理論內(nèi)容，SPSS中的操作方法?！虍?dāng)︱1︱=1時，其中一個變量的取值完全取決于另一個變量，二者即為函數(shù)關(guān)系；若r=+1，表明變量之間完全正相關(guān)；若r=–1,表明變量之間完全負(fù)相關(guān)。本材料僅介紹Pearson簡單相關(guān)系數(shù)。圖32 Bivariate Correlate對話框選中Flag significations correlations選項，則相關(guān)分析結(jié)果中將不顯示統(tǒng)計檢驗的相伴概率，而以星號（*）顯示。結(jié)果和討論：SPSS的運(yùn)行結(jié)果如下：Correlations 從以上結(jié)果可以得出第一個表格所有人（n=18）的數(shù)學(xué)成績（）、數(shù)學(xué)成績的標(biāo)準(zhǔn)差（）、化學(xué)平均成績（）和化學(xué)成績的標(biāo)準(zhǔn)差（）。圖35 Scatterplot對話框『步驟3』單擊Define按鈕，打開Simple Scatterplot對話框，如圖36所示。Spearman和Kendall’s tuab等級相關(guān)系數(shù)用以衡量定序變量間的線形相關(guān)關(guān)系，它們利用的是非參數(shù)檢驗的方法。問兩次評分的等級相關(guān)有多大，是否達(dá)到顯著水平？表32 學(xué)生作文兩次的得分情況人名作文1作文2YuliYafeTyYuZhangWangHaiBillCfeiKakeJouHeyyMarryMaryMingChenSmithJess★ 實現(xiàn)步驟『步驟1』在“Analyze”菜單“Correlate”中選擇Bivariate命令，如38所示。問兩次評分的等級相關(guān)有多大，是否達(dá)到顯著水平？ 工程項目兩次的得分情況項目名分值1分值2項目1項目2項目3項目48300項目5項目6項目7項目8項目9項目10項目11項目12項目13項目14項目154．偏相關(guān)分析二元變量的相關(guān)分析在一些情況下無法較為真實準(zhǔn)確地反映事物之間的相關(guān)關(guān)系。⑵ SPSS中實現(xiàn)過程★ 研究問題某農(nóng)場通過試驗取得某農(nóng)作物產(chǎn)量與春季降雨量和平均溫度的數(shù)據(jù)，如表33所示。在Missing Values框中選擇Exclude cases listwise項，剔除所有具有缺失值的個案后再計算。現(xiàn)求單位蟲害值對產(chǎn)量的偏相關(guān)。③ Chebychev距離計算公式為：其中，表示第一個樣本在第i個變量上的取值，表示第二個樣本在第i個變量上的取值。問測試結(jié)果是否一致。『步驟3』單擊Continue按鈕返回Distances對話框，再單擊OK按鈕，即可得到SPSS相關(guān)分析的結(jié)果。因此在實際的測量匯總，首先需要在Measure框中確定變量類型。在Measure欄中選擇Similarities項，作相似性測距。設(shè)置結(jié)果如圖321所示。第二個表格列出了變量之間的不相似性分析結(jié)果。▲練習(xí)題對6個人進(jìn)行3次體能測試，測得結(jié)果如下表所示。假設(shè)為線形關(guān)系不顯著，檢驗統(tǒng)計量為★ 研究問題：合成纖維的強(qiáng)度與其拉伸倍數(shù)有關(guān)，測得試驗數(shù)據(jù)如表1－1所示。圖4－4 Linear Regression:Save對話框『步驟5』單擊如圖4－5所示Linear Regression對話框中的options命令，如圖4－5所示對話框。(3) 輸出結(jié)果文件中的第三個表格 ANOVA(b)Model Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.000(a)Residual10.170 Total11 a Predictors: (Constant), xb Dependent Variable: y第三個表格是方差分析表。xy4143424553562．多元線性回歸分析1）原理：多元線性回歸是研究多個自變量與一個因變量間是否存在線性關(guān)系（相互依存關(guān)系）,并用多元線性回歸方程來表達(dá)這種關(guān)系（或用回歸方程定量地刻畫一個因變量與多個自變量間的線性依存關(guān)系）。結(jié)果和討論：（1） 輸出結(jié)果的第一個表格：Descriptive Statistics MeanStd. DeviationNMY36Z136Z236Z336Z436Z536Z636Z7.1866736Z836該表格中輸入了8個自變量和一個因變量的一般統(tǒng)計結(jié)果，包括平均值、方差和個案數(shù)N為36。 Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant) .570.573z1.128.114.191.273z2.062.093.111.669.509z3.087.081.192.290z4.186.082.385.031z5.100.070z6.053.095.099.560.580a Dependent Variable: MY其中，Unstandardized Coefficients 為非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，S談大阮的澤地Coefficients為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，t為回歸系數(shù)檢驗統(tǒng)計量，Sig為伴隨概