spss卡方檢驗與相關(guān)分析(編輯修改稿)
2024-08-31 18:43 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 計算 Kendall’s等級相關(guān)系數(shù)，其計算定序變量間的線性相關(guān)關(guān)系。（有打結(jié)現(xiàn)象時） ? Spearman復(fù)選框 計算 Spearman相關(guān)系數(shù)。也是計算等級相關(guān)系數(shù)（定序與定序）。最常用的非參數(shù)相關(guān)分析（秩相關(guān)），適用于連續(xù)等級資料。 （無打結(jié)現(xiàn)象） 以上三種相關(guān)分析可以選擇其中之一，也可以同時多選。如果參與分析的變量是連續(xù)變量，選擇 Kendall39。s taub或 Spearman相關(guān)，則系統(tǒng)自動對連續(xù)變量的值先求秩，再計算其秩分數(shù)間的相關(guān)系數(shù)。 ? Flag significant correlations ? 用于確定是否在結(jié)果中用星號標記有統(tǒng)計學意義的相關(guān)系數(shù)，一般選中。此時P *， P則標記兩個 **。 Options 對話框 對每一個變量輸出均值、標準差和無缺省值的觀測數(shù)。 對每一個變量輸出交叉距陣和協(xié)方差距陣。 計算某個統(tǒng)計量時，在這一對變量中排除有缺省值的觀測值。 對于任何分析，有缺省值的觀測值都會被排除。 ? 一般，如果 r的絕對值大于 ，則認為兩變量之間具有較強的線性相關(guān)關(guān)系；如果 r小于 ，則認為兩變量之間具有較弱的線性相關(guān)關(guān)系。 當然，相關(guān)關(guān)系的程度與樣本的容量大小也有很大的關(guān)系。 例 1:為研究高等院校人文社會科學研究中立項課題數(shù)會受哪些因素影響，收集 1999年 31個省市自治區(qū)部分高校有關(guān)社科方面的數(shù)據(jù)，研究立項課題數(shù)（當年）與投入的具有高級職稱的人年數(shù)（上年）、發(fā)表論文數(shù)（上年）之間是否具有較強的線性關(guān)系。 可以畫散點圖先進行判斷。 Graphslegacyscatter AnalyzecorrelateBrivariate 例 2：定序變量的 Spearman分析實例 為了研究集團迫使個人順從的效應(yīng)，一些研究者用量表和為測量地位欲而設(shè)計的一種量表對 12名大學生進行調(diào)查。欲知道對權(quán)威主義的評分之間相關(guān)的信息，數(shù)據(jù)如下。 學生 A B C D E F G H I J K L 權(quán)威主義 2 6 5 1 10 9 8 3 4 12 7 11 地位欲 3 4 2 1 8 11 10 6 7 12 5 9 權(quán)威主義和地位欲評秩 1）輸入數(shù)據(jù)，依次單擊 Analyze— Correlate—Bivariate，打開 Bivariate Correlations對話框 2）選擇 power和 position 變量進入 Variables框中。 3）在 Correlation Coefficien
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