第二十七講定量分析課件

1、第二十六講 定量資料分析（二）社會調(diào)查研究方法主講：田 飛第十一章 定量資料分析第一節(jié) 資料的整理與錄入第二節(jié) 單變量統(tǒng)計分析第三節(jié) 雙變量統(tǒng)計分析第四節(jié) 多變量統(tǒng)計分析第三節(jié) 雙變量統(tǒng)計分析交互分類表與卡方檢驗不同層次變量的相關測量與檢驗回歸分析交互分類交互分類（Cross-tabulation）：專門用來分析兩個定性變量之間關系的統(tǒng)計分析方法。表11-11 500名工人的文化程度與工資收入交互分類表（%）工資收入文化程度大專以上中學小學及以下合計高587310中31731950低11217840合計100100100100（n）45275180500卡方檢驗是否顯著與數(shù)據(jù)分布和樣本規(guī)模有關

2、。態(tài)度 性別男（n=50)女(n=50)贊成6040反對4060 n=100X2=4P0.05態(tài)度 性別男（n=250)女(n=250)贊成5644反對4456 n=500X2=7.2P0.05不同層次變量的相關測量與檢驗卡方檢驗說明在總體中兩定性變量是否相互獨立。相關測量說明兩種變量在樣本中的相關程度。相關檢驗說明在總體中兩種變量是否相互獨立。消減誤差比例在解釋或預測社會現(xiàn)象的變化中難免會有誤差。對于兩個有關系的變量（X和Y）來說，知道X值去預測Y值時所存在的誤差（E2），顯然比不知道X值去預測Y值所產(chǎn)生的誤差（E1）要小。消減誤差比例(Proportionate reduction in

3、error, PRE)：知道X值時所減少的誤差（E1-E2）與總誤差的比。即PRE越大，表示以X值去預測Y值時能夠減少的誤差所占的比例越大，或X與Y越相關。比如：PRE=0.70，表示以X預測 Y時能夠減少70%的誤差，說明二者的相關程度較高。PRE=0.09，則表示只消減了9%的誤差，即X與Y的關系很弱。消減誤差比例YY XE1E1E2E1-E2不同層次變量相關測量系數(shù)定類定序定距定類LambdaLambdaE,E2定序LambdaGammaE,E2定距E,E2E,E2r,r2不同層次變量相關測量檢驗兩變量層次相關系數(shù)取值范圍是否對稱有無消減誤差比例意義檢驗方法SPSS有無該系數(shù)定類-定類（

4、定類-定序）0,1對稱有卡方有定序-定序G-1,1對稱有Z有定類-定距（定序-定距）EE20,10,1不對稱無有F有定距-定距rr2-1,10,1對稱無有Ft有回歸分析指簡單線性回歸R=r第四節(jié) 多變量統(tǒng)計分析闡釋模式復相關分析多元回歸分析闡釋模式闡釋模式（Elaboration)：關心兩個變量之間的關系，通過引入并控制第三個變量，來進一步了解和探討原來兩變量之間關系性質(zhì)的統(tǒng)計分析方法。類型：因果分析闡明分析條件分析闡釋模式-因果分析目的：自變量X與因變量Y之間是否確實存在因果關系。思想：引入若干與X和Y密切相關的前置變量（第三變量），以判明X與Y之間的因果關系是否為虛假的，即二者的關系是否為

5、前置變量影響的結(jié)果。方法：當引進并控制住第三變量后，原來兩個變量之間的關系消失，則可以肯定這兩個變量之間的關系是虛假的，它們之間的相關實際上是由于第三變量作用的結(jié)果。但當兩個變量之間的關系仍然存在，則不能肯定兩個變量的因果關系是確定的，只能說“可能”存在?；蛘哒f，對它們的因果關系的信心增加了，引入的第三變量數(shù)目越多，且不改變兩個變量關系時，我們對因果關系存在的信心越大。住戶擁擠程度高低夫妻沖突高63.841.6低36.258.4(n)(599)(401)G=+0.423， Z=5.233, P0.05(一端測定）經(jīng)濟水平高經(jīng)濟水平中經(jīng)濟水平低住戶擁擠程度住戶擁擠程度住戶擁擠程度高低高低高低夫妻

6、沖突高61.462.281.080.710.69.6低38.637.819.019.389.490.4(n)(220)(90)(294)(85)(197)(114)G=-0.018G=+0.008G=+0.052Z=0.099Z=0.040Z=0.171闡釋模式闡明分析目的：探討因果關系的作用方式或作用途徑。思想：當變量X與變量Y相關時，通過引進并控制第三變量，以判明自變量X是否“通過”第三變量而對因變量Y產(chǎn)生影響的。方法：如果控制了第三變量，原來兩個變量之間的關系消失了,那么這個第三變量是X與Y因果關系之間的關鍵環(huán)節(jié)，即X是通過第三變量影響因變量Y的。如果控制了第三變量，與原來兩個變量之間的

7、關系沒有改變，則可以認為X并非通過第三變量影響Y的。闡釋模式條件分析目的：原關系在不同條件下是否會有所不同。思想：通過控制第三變量，了解X與Y之間的關系是否具有普遍性。方法：控制了第三變量，發(fā)現(xiàn)原來兩個變量之間的關系在各種不同的條件下（即第三變量取不同不同值時）依然存在，且大體相同，則表示X與Y之間的關系具有普遍性。反之，如果控制了第三變量后，發(fā)現(xiàn)在不同的條件下，二者的關系不同，那么，則表示X與Y之間的關系具有一定的條件性。闡釋模式從操作上看三種分析方法都是相同的。具體的分析是屬于哪一個？取決于研究者的理論假設和理論分析框架。即在理論分析框架中，第三變量處于什么位置，扮演什么角色。注意：如果一

8、個分析要控制多個第三變量，那么分表就會很多，與此對應的是每一個分表中所能夠包含的個案個數(shù)就會很少，則兩變量之間關系就會測不準確。所以，研究者往往只能選擇幾個相對重要的第三變量，而不能隨意把所有可能的變量都引入進來。復相關分析復相關分析：用一個統(tǒng)計值來簡化多個自變量和一個因變量的關系的統(tǒng)計分析方法。要求：所有的變量都是定距以上的層次。復相關系數(shù)（R）：表示多個自變量與因變量之間的相關的程度。0，1，1表示自變量與因變量的關系最強，0表示沒有關系。決定系數(shù)（R2）：具有消減誤差比例的意義。復相關分析Ry，12表示x1與x2這兩個自變量與y因變量之間的復相關系數(shù)；ry1、ry2、r12分別表示x1與

9、y、x2與y、x1與x2之間的積距相關系數(shù)； r2y1、r2y2、r212分別表示它們的復相關系數(shù)。復相關分析例如：x1:人們的受教育年限x2:他們的兄弟姐妹數(shù)目y:生育理想子女個數(shù)ry1=-0.068 ry2=+0.36 r12=-0.57R2y,12=0.46Ry,12=0.68結(jié)論：人們的受教育年限和現(xiàn)有兄弟姐妹數(shù)目對他們所具有的理想子女數(shù)目的影響是比較強的（R=0.68），二者能夠消減46%的誤差。多元回歸分析多元回歸分析：了解各個自變量單獨對因變量的影響力有多大。表達式：b值稱為凈回歸系數(shù)，它表示的是在控制了其它變量以后，某一變量對因變量的單獨效果。但由于各自變量的衡量單位不同（比如教育年限、人均收入、家庭人口數(shù)等），因而其b值不能直接相互比較。為此，將b值標準化處理，獲得標準化回歸方程：多元回歸分析此時，方程中的B值稱為標準化凈回歸系數(shù)，也稱為B系數(shù)，它表示各個具體的自變量對因變量影響的大小和方向。例如：V10：人們的受教育程度V48：兄弟姐妹數(shù)V58：人們的職業(yè)聲望V02：人們理想生育子女數(shù)R=0.425,R2=0.18，表明這三個變量可以共同解釋18%的誤差。但這三