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1、第五讲、相关分析,相关的三种表现方式 统计值 相关系数：表示变量间相关性的强度 显著度：表示样本中的相关是否可以推论总体 统计表 列联表：主要针对定类和定序变量，如果是定距变量，可以将其转化为定序变量，然后再做列联表。 统计图 条图、线图、面积图、箱式图、散点图,spss的两个相关分析菜单 Crosstabs 定类定类，定序定序变量间的简单相关分析 Correlate Bivariate：定序定序，定距定距变量间的简单相关分析 Partial：定距定距变量间的偏相关分析,一、Crosstabs,Crosstabs的基本功能 制作列联表,步骤1：打开“Crosstabs”对话框,步骤2：选择行变
2、量和列变量,步骤3：点击“OK”,两个注意点,变量的位置 一般情况下，列联表中变量的位置是任意的 但如果变量之间存在因果关系，则通常将原因变量放在列的位置，将结果变量放在行的位置 百分比的方向 将原因变量作为条件百分比的计算方向,Crosstabs的2个主要命令模块,Statistics，Cells,“Statistics” 对话框,“Cells” 弹出对话框,卡方检验：主要适用于定类变量,注意：当遇到定序变量时，可以将其视为定类变量，进行卡方检验，但缺点是会忽视变量的“定序”信息，从而夸大相关性。,Correlate：定距定距，定序定序,Eta系数,Pearson卡方值 最常用的卡方检验 当
3、n40，且所有单元格的期望频数都大于等于5时，选择这一检验值。,连续性校正卡方值 只适用于22的列联表 当n40，所有单元格的期望频数都大于1，且只有1/5以下单元格的期望频数小于5大于1时，选择连续性校正卡方值。,似然比卡方值 与Pearson卡方值相比，在处理多维表时有更大的优势；大多数情况下，两者的结论是基本一致的。,Fisher精确概率法 对于22列联表，SPSS会自动给出精确概率值，但通常只有当n40，或某个单元格的期望频数小于1时，才选择此卡方值。 对于其他列联表，则需要在Exact模块中选定Exact检验，但只有当某个单元格的期望频数小于1，或大于1小于5的期望频数较多时，才选择
4、此卡方值。,线性相关卡方值 通常用于连续变量，在分类变量的列联表中很少用到，可以视而不见。,列联系数,属于对称相关测量法 基于2值得出，公式为： 其值介于01之间，越大越表明两变量相关性越强。,Phi相关系数 属于对称相关测量法 基于2值得出，公式为： 在22列联表中，取值介于01之间，在其它列联表中，则没有上限，越大表明关联程度越强。,克拉默的V相关系数 属于对称测量法 对Phi系数的一个调整，对关联程度的测量相对保守，公式为： 取值介于01之间，越大表明相关性越强。,Lambda系数 具有对称和不对称两种形式 公式为： 具有消减误差比例的性质，即“根据x去估计y可以减少百分之的误差” 取值
5、介于01之间，越大表明关联性越强,古德曼和古鲁斯卡的tau-y系数 弥补Lambda系数的不足 属于不对称相关测量法 具有消减误差比例的性质 取值介于01之间，越大表明关联性越强,不确定系数 具有对称和非对称两种形式 取值介于01之间，越大表明关联性越强,Gamma系数 属于对称相关测量法 取值介于-11之间，绝对值越大表明关联性越强，正负号则表示关联方向,SomerD系数 具有对称和非对称两种形式 取值介于-11之间，绝对值大小表示关联程度，符号表示关联方向,肯德尔tau-b系数 属于对称相关测量法 取值介于-11之间，绝对值大小表示关联程度，符号表示关联方向,肯德尔tau-c系数 属于对称
6、相关测量法 取值介于-11之间，绝对值大小表示关联程度，符号表示关联方向,期望频数 如果总体中两个变量没有关系，则列联表的每个单元格中所应有的频数,行频率,列频率,合计频率,残差：观测频数与期望频数之差，残差越大，就表示总体中变量相关的可能性就越高,二、Correlate,Bivariate Correlate菜单中最常用的一个功能项 如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果 适合于分析定序定序，定距定距变量之间的关系,Bivariate对话框,Pearson积矩相关系数 最常用的参数相关分析指标 用于测量两个连续变量间的直线相关程度,肯德尔等级相关系数 用于测量两个定序变量间的相关程度,斯皮尔曼的rho相关系数 最常用的非参数相关分析指标 用于测量两个定序变量间的相关程度,Partial 专门用于偏相关分析 如果需要进行相关分析的两个变量的取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，然后再输出控制后的相关系数。 适合于定距变量,Partial对话框,注意：还可以通过“options”选项给出每个变量的平均值和标准差，以及变量之间的两两相关。,增加的例子：SPSS中的helptopics目录partial correlation中的医疗资金和疾病发生率之间的偏相关关系。,