spss均值比較ppt課件(參考版)
2024-12-11 02:54本頁面
【正文】 。后者則采用非參數(shù)檢驗的方法利用等級相關(guān)系數(shù)來衡量定序變量之間的相關(guān)程度；偏相關(guān)分析是指在排除了第三者影響的前提下，衡量兩個變量之間的相關(guān)程度，當(dāng)然第三者與這兩個變量之間要有一定的聯(lián)系；距離相關(guān)分析是對觀測變量之間差異度或相似程度進行的測量。 小 結(jié) 簡單相關(guān)分析包括定距變量的相關(guān)分析和定序變量的相關(guān)分析。 小 結(jié) 相關(guān)分析即是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計指標來衡量事物之間，以及變量之間線性相關(guān)程度的強弱。 （ 3）研究問題 3的 SPSS運行結(jié)果如下面兩個表格所示。 ? 實現(xiàn)步驟 圖 619 “Distances”對話框（四） 圖 620 “Distances： Dissimilarity Measures”對話框（二） 結(jié)果和討論 （ 1）研究問題 1的 SPSS運行結(jié)果如下面兩個表格所示。 表 64 3次測量情況 1 2 3 4 5 6 第一次 第二次 第三次 ? 實現(xiàn)步驟 圖 612 在菜單中選擇“ Distances”命令 圖 613 “Distances ”對話框（一） 圖 614 “Distance： Similarity Measure”對話框（一） 圖 615 “Distances”對話框（二） 圖 616 “Distance： Dissimilarity Measures”對話框（一） ? 研究問題 3—個案之間的相似性測量分析 某動物一次產(chǎn)下 3個幼仔，分別對 3個幼仔的長、體重、四肢總長、頭重進行測量，試就這幾個測量而言，分析 3個幼仔的相似性，數(shù)據(jù)如表 65所示。 ? 研究問題 1—變量之間的相似性測量分析 對 6個標準電子元件的電阻（歐姆）進行 3次平行測試，測得結(jié)果如表 64所示。 SPSS中實現(xiàn)過程 距離相關(guān)分析分為相似性測量和不相似性測量，也可分為樣本間分析和變量間分析。 在不相似性測量的距離分析中，根據(jù)不同類型的變量，采用不同的統(tǒng)計量進行計算。 ? 樣本間分析：樣本和樣本之間的距離相關(guān)分析。 ? 相似性測量：通過計算 Pearson相關(guān)系數(shù)或 Cosine相關(guān)來表示。 距離相關(guān)分析根據(jù)統(tǒng)計量不同，分為以下兩種。 距離相關(guān)分析的結(jié)果可以用于其他分析過程。 表 63 早稻產(chǎn)量與降雨量和溫度之間的關(guān)系 產(chǎn) 量 降 雨 量 溫 度 ? 實現(xiàn)步驟 圖 69 在菜單中選擇“ Partial”命令 圖 610 “Partial Correlations”對話框 圖 611 “Partial Correlations： Options”對話框 結(jié)果和討論 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式 距離相關(guān)分析 距離相關(guān)分析是對觀測量之間或變量之間相似或不相似的程度的一種測量。 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式 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 63所示。 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。在這種情況下，單純計算簡單相關(guān)系數(shù)，顯然不能準確地反映事物之間地相關(guān)關(guān)系，而需要在剔除其他相關(guān)因素影響的條件下計算相關(guān)系數(shù)。例如，在研究某農(nóng)場春季早稻產(chǎn)量與平均降雨量、平均溫度之間的關(guān)系時，產(chǎn)量和平均降雨量之間的關(guān)系中實際還包含了平均溫度對產(chǎn)量的影響。 SPSS中實現(xiàn)過程 ? 研究問題 某語文老師先后兩次對其班級學(xué)生同一篇作文加以評分，兩次成績分別記為變量 “ 作文1”和 “ 作文 2”，數(shù)據(jù)如表 62所示。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Kendall39。 Spearman等級相關(guān)系數(shù)為 對 Spearman等級相關(guān)系數(shù)的
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