spss卡方檢驗與相關分析

第五章

相關分析與檢驗相關分析之一——有關與無關尋找變量間的關系是科學研究的首要目的。變量間的關系最簡單的劃分即:有關與無關。在統(tǒng)計學上，我們通常這樣判斷變量之間是否有關：如果一個變量的取值發(fā)生變化，另外一個變量的取值也相應發(fā)生變化，則這兩個變量有關。如果一個變量的變化不引起另一個變量的變化則二者無關。性別與四級英語考試通過率的相關統(tǒng)計表述：統(tǒng)計結果顯示，當性別取值不同時，通過率變量的取值并未發(fā)生變化，因此性別與考試通過率無關。自變量的不同取值在因變量上無差異，兩變量無關。自變量的不同取值在因變量上有差異，兩變量有關。統(tǒng)計結果顯示，當性別取值不同時，收入變量的取值發(fā)生了變化，因此性別與月收入有關。自變量因變量變量關系的統(tǒng)計類型相關分析之二——關系強度變量關系強度的含義:指兩個變量相關程度的高低。統(tǒng)計學中是以準實驗的思想來分析變量相關的。通常從以下的角度分析：

A）兩變量是否相互獨立。

B）兩變量是否有共變趨勢。

C）一變量的變化多大程度上能由另一變量的變化來解釋。變量關系強度測量的主要指標相關分析之三——關系性質(zhì)直線相關與曲線相關正相關與負相關完全相關與完全不相關一、列聯(lián)相關（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。比較邊緣百分比和條件百分比的差別?？ǚ綔y量用來考察兩變量是否獨立(無關)。二、相關分析（Correlate）（一）簡介相關分析用于描述兩個變量間聯(lián)系的密切程度，其特點是變量不分主次，被置于同等的地位。檢驗的原假設為相關系數(shù)為0?？蛇x擇是單尾檢驗還是雙尾檢驗。在Analyze的下拉菜單Correlate命令項中有三個相關分析功能子命令Bivariate過程(二變量相關分析)、Partial過程（偏相關分析）、Distances過程（距離分析）。（二）相關分析類型Bivariate過程用于進行兩個或多個變量間的相關分析，如為多個變量，給出兩兩相關的分析結果。Partial過程，當進行相關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系數(shù)。Distances過程用于對同一變量各觀察單位間的數(shù)值或各個不同變量間進行相似性或不相似性分析，一般不單獨使用，而作為因子分析等的預分析。（三）Bivariate相關分析在進行相關分析時，散點圖是重要的工具，分析前應先做散點圖，以初步確定兩個變量間是否存在相關趨勢，該趨勢是否為直線趨勢，以及數(shù)據(jù)中是否存在異常點。否則可能得出錯誤結論。Bivariate相關分析的步驟：輸入數(shù)據(jù)后，依次單擊Analyze—Correlate—Bivariate，打開BivariateCorrelations對話框BivariateCorrelations對話框Pearson復選框選擇進行積差相關分析，即最常用的相關分析，其計算連續(xù)變量或等間隔測度變量間的相關系數(shù)。計算該相關系數(shù)時，不僅要求兩相關變量均為正態(tài)變量，而且樣本數(shù)（N）一般不應少于30。Kendall‘stau-b復選框計算Kendall’s等級相關系數(shù)，其計算定序變量間的線性相關關系。（有打結現(xiàn)象時）Spearman復選框計算Spearman相關系數(shù)。也是計算等級相關系數(shù)（定序與定序）。最常用的非參數(shù)相關分析（秩相關），適用于連續(xù)等級資料。（無打結現(xiàn)象）

以上三種相關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Kendall'stau-b或Spearman相關，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)間的相關系數(shù)。Flagsignificantcorrelations用于確定是否在結果中用星號標記有統(tǒng)計學意義的相關系數(shù)，一般選中。此時P<0.05的系數(shù)值旁會標記一個*，P<0.01的則標記兩個**。Options對話框?qū)γ恳粋€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0.8，則認為兩變量之間具有較強的線性相關關系；如果r小于0.3，則認為兩變量之間具有較弱的線性相關關系。

當然，相關關系的程度與樣本的容量大小也有很大的關系。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系。

可以畫散點圖先進行判斷。Graphs-legacy-scatterAnalyze-correlate--Brivariate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，一些研究者用量表和為測量地位欲而設計的一種量表對12名大學生進行調(diào)查。欲知道對權威主義的評分之間相關的信息，數(shù)據(jù)如下。學生ABCDEFGHIJKL權威主義265110983412711地位欲342181110671259權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BivariateCorrelations對話框2）選擇power和position變量進入Variables框中。3）在CorrelationCoefficients欄內(nèi)選擇Spearman。4）在TestofSignificance欄選擇Two-tailed。5）選擇Flagsignificantcorrelation。6