spss卡方檢驗與相關(guān)分析-在線瀏覽
2024-09-14 18:43本頁面
【正文】 等 卡方類測量 L am d a 等 E t a 系數(shù) 定序 ? S p e ar m an相關(guān)系數(shù) ? 同序 異序?qū)y量 S p e ar m an 相關(guān)系數(shù) 定距 P e ar s on 相關(guān)系數(shù) 相關(guān)分析之三 —— 關(guān)系性質(zhì) ?直線相關(guān)與曲線相關(guān) ?正相關(guān)與負相關(guān) ?完全相關(guān)與完全不相關(guān) 一、列聯(lián)相關(guān)（第四章已講） ?（一）列聯(lián)分析的基本原理 ?自變量發(fā)生變化，因變量取值是否也發(fā)生變化。 ? 卡方測量用來考察兩變量是否獨立 (無關(guān) )。檢驗的原假設(shè)為相關(guān)系數(shù)為 0。 ? 在 Analyze的下拉菜單 Correlate命令項中有三個相關(guān)分析功能子命令 Bivariate過程(二變量相關(guān)分析 )、 Partial過程（偏相關(guān)分析）、 Distances過程（距離分析）。 ? Partial過程，當進行相關(guān)分析的兩個變量的取值都受到其他變量的影響時，就可以利用偏相關(guān)分析對其他變量進行控制，輸出控制其他變量影響后的相關(guān)系數(shù)。 （三） Bivariate相關(guān)分析 ? 在進行相關(guān)分析時，散點圖是重要的工具，分析前應(yīng)先做散點圖，以初步確定兩個變量間是否存在相關(guān)趨勢，該趨勢是否為直線趨勢，以及數(shù)據(jù)中是否存在異常點。 ? Bivariate相關(guān)分析的步驟： 輸入數(shù)據(jù)后，依次單擊 Analyze— Correlate— Bivariate，打開 Bivariate Correlations對話框 Bivariate Correlations 對話框 ? Pearson復(fù)選框 選擇進行積差相關(guān)分析，即最常用的相關(guān)分析，其計算連續(xù)變量或等間隔測度變量間的相關(guān)系數(shù)。 ? Kendall‘s taub復(fù)選框 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。也是計算等級相關(guān)系數(shù)（定序與定序）。 （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。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)。此時P *， P則標記兩個 **。 對每一個變量輸出交叉距陣和協(xié)方差距陣。 對于任何分析，有缺省值的觀測值都會被排除。 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。 可以畫散點圖先進行判斷。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。 3）在 Correlation Coefficients欄內(nèi)選擇 Spearman。 5）選擇
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1