ch10第十章 相關(guān)分析課件

第十章相關(guān)分析簡(jiǎn)單相關(guān)分析偏相關(guān)分析距離分析10.1相關(guān)分析概述

相關(guān)分析中，變量y與x處于平等地位。相關(guān)關(guān)系可以通過(guò)繪制散點(diǎn)圖和計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)描述和測(cè)定。散點(diǎn)圖可以直觀描述兩個(gè)變量間的大致關(guān)系，可以看出關(guān)系形態(tài)和聯(lián)系的緊密程度。相關(guān)系數(shù)可以準(zhǔn)確測(cè)定兩個(gè)變量間的線性相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)比較：1.皮爾遜相關(guān)系數(shù)Pearson適合計(jì)量資料簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的測(cè)定2.斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)Spearman適合等級(jí)資料，測(cè)兩個(gè)等級(jí)變量3.復(fù)相關(guān)系數(shù)計(jì)量資料，一個(gè)因變量與多個(gè)自變量的相關(guān)系數(shù)4.偏相關(guān)系數(shù)計(jì)量資料，測(cè)定多元回歸中，其他自變量固定不變，單個(gè)變量同因變量間的相關(guān)系數(shù)10.2二元相關(guān)分析

二元相關(guān)分析是最常用的相關(guān)分析工具，可以對(duì)多個(gè)變量計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣。能夠計(jì)算的相關(guān)系數(shù)包括Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)和Kendall協(xié)和系數(shù)。1.Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)2.Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)

U、V代表兩個(gè)變量等級(jí)

當(dāng)兩個(gè)變量數(shù)據(jù)分別很不均勻時(shí)，用Spearman相關(guān)系數(shù)能更好地描述兩個(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系。10.2二元相關(guān)分析得到輸出結(jié)果。以矩陣形式輸出相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)。Pearson相關(guān)系數(shù)為0.741，顯著。Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.806，更加顯著。10.2二元相關(guān)分析練習(xí)1：根據(jù)剛才的體重和肺活量數(shù)據(jù)，繼續(xù)分析體重、肺活量和身高三者的相關(guān)關(guān)系。練習(xí)2：請(qǐng)打開(kāi)職工信息.sav，試分析當(dāng)前工資、初始工資、教育年限和工作時(shí)間之間的聯(lián)系。10.3偏相關(guān)分析

當(dāng)分析兩個(gè)變量間相關(guān)關(guān)系時(shí)，往往會(huì)有其他變量的影響夾雜在其中，使得計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)難以體現(xiàn)兩個(gè)變量間的真實(shí)相關(guān)關(guān)系。比如倫敦股票指數(shù)與英國(guó)奶牛喂養(yǎng)數(shù)間相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.8以上，其實(shí)是二者都受到一個(gè)共同變量即經(jīng)濟(jì)發(fā)展GDP的影響而形成的一種虛假相關(guān)。這種虛假相關(guān)對(duì)我們分析問(wèn)題有很大的副作用，使我們不能抓住問(wèn)題的實(shí)質(zhì)和核心。偏相關(guān)分析可以在分析兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系時(shí)，指定其他有影響的協(xié)變量，然后將協(xié)變量對(duì)二者的影響消除，得到真實(shí)的相關(guān)結(jié)果。10.3偏相關(guān)分析

前面我們分析了身高、體重和肺活量三者間具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，但這這些聯(lián)系是否都是直接聯(lián)系呢？用偏相關(guān)分析測(cè)定首先測(cè)定身高和肺活量間是否有直接本質(zhì)聯(lián)系A(chǔ)nalyzecorrelatepartial

分析變量為身高、肺活量控制變量(協(xié)變量)體重單擊Option選ZeroOrderCorrelations(零階相關(guān)系數(shù))得到直接相關(guān)系數(shù)矩陣和偏相關(guān)系數(shù)。

10.3偏相關(guān)分析2.偏相關(guān)系數(shù)控制變量Controllingfor..體重肺活量身高肺活量1.0000.0609(0)(9)

P=.P=.859身高.06091.0000(9)(0)

P=.859P=.(Coefficient/(D.F.)/2-tailedSignificance)"."isprintedifacoefficientcannotbecomputed10.4距離分析

在偏相關(guān)分析中，計(jì)算兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系時(shí)，需要控制其他“次要”變量的影響，但如果變量多到了無(wú)法一一關(guān)心、研究的地步，這些變量都代表了一定的信息，但又彼此重疊，如經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)。此時(shí)可以進(jìn)行聚類分析，按一定的方法分類，但指標(biāo)太多時(shí)，聚類分析做起來(lái)也比較頭痛?？梢杂镁嚯x分析先對(duì)變量進(jìn)行初步研究。

距離分析就是按各種統(tǒng)計(jì)測(cè)量指標(biāo)計(jì)算各個(gè)變量（或案例）間的相似性或不相似性（距離），以幫助分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)。距離分析不會(huì)進(jìn)行檢驗(yàn)，即不會(huì)給出P值，而只給出各變量/案例間的距離大小，有用戶進(jìn)行判斷。10.4距離分析結(jié)果為：用歐幾里得距離測(cè)量，美國(guó)、法國(guó)和韓國(guó)裁判間評(píng)分距離小，比較類似，中國(guó)、羅馬尼亞、俄羅斯裁判也抱成團(tuán)，體育愛(ài)好者與專業(yè)裁判評(píng)分差距較大。距離分析－空間感知圖計(jì)算出各樣本點(diǎn)或各變量間的距離后，可以進(jìn)一步作出空間感知圖。如果已知各城市間的距離，是否可以在地圖上標(biāo)出各城市的位置呢？當(dāng)然標(biāo)法可能有多種。多維尺度分析－MDS可以作出空間感知圖，來(lái)直觀表示各樣本點(diǎn)或變量間的關(guān)系。類似于對(duì)應(yīng)分析。距離分析－空間感知圖Analyze－>scale->multid