几种常用的数据分析方法

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1、方差、相关与回归分析主要内容l方差分析 方差分析的过 程 单因素方差分 析 二因素方差分 析l相关分析 相关分析的过 程l回归分析 一元回归 多元回归方差方析l 方差分析是检验两个或两个以上 样本均数间差异是否显著的方法。 在 比较几个组时,H0假设通常是设各组 平均值相等。l检验两个均数间差别的显著性可以用t 检验法,也可用方差分析法。方差分析的基本概念l样本均数间所以有差别,可能有两 种 原因造成: 首先它们必须有抽样误差(个体间 变异的影响; 其次,如果各组所接受的不同处理 方法是有不同的作用的,那么,它也是由 于处理不同所造成的。常用的方差分析法有以下种 :l单因素方差分析l多元方差分

2、析l重复测测量方差分析 3. 举例例1完全随机设计资料的方差分析(单 因素方差分析) 下面列出了15名英语专业学生四次听力测验 的成绩。这四次测验的内容与主题各不相同,第 一次的主题是科普读物,第二次的是时事新闻, 第三次的是名人轶事,第四次的是美国文化方面 的短文。这四次听力考试的平均成绩是否有显著 差异,即听力材料的主题与内容对考试成绩有没 有影响。表1测验 1(科普读 物)测验 2(时事新闻 )测验 3(名人轶 事)测验 4(美国文 化)12 15 9 14 8 6 16 18 11 10 13 9 1016 16 10 14 8 7 17 19 9 8 14 10 11。 。 。相关与

3、回归在医学上人的身高与体重、体温与脉 搏次数、年龄与血压、药物剂量与疗效等 均有一定的联系。说明客观事物或现象相 互关系的密切程度并用适当的统计指标表 示出来,这是相关分析的任务。把客观事 物或现象间的关系用函数形式表示出来, 则是回归分析所要解决的问题。CORR过程计算变量间的相关系数, 包括PEARSON积矩相关系数等,同时给 出单变量描述统计。REG过程是SAS中通用的基本的回 归分析过程,它是用最小二乘法原理求解 线性回归方程的有效过程。此外,因为逐 步回归分析的方法在实际工作中应用甚广 ,故将其单独提出来介绍如何使用REG过 程进行逐步回归分析。 CORR 过程相关分析 相关是研究随

4、机变量之间相互关系的统计分 析方法,它研究随机变量之间相互关系的密切程 度。 线性相关,又称简单相关。其统计指标是 PEARSON 相关系数 r 。 相关分析的取值在-1与+1之间,当数值越接 近+1或-1时,说明关系越密切,接近0时,说明 几乎没有关系。l相关分析要回答的问题就是:变量x的 一组高数值是不是与变量y的一组高数值有 必然的联系,或者变量x的高数值就导致了 变量y的数值变低。作为根据的变量就是自 变量,发生对应变化的就是因变量。当研究多个随机变量之间的相互关 系时,可对变量进行多元线性相关分析。 多元线性相关的统计量是全相关系数R和 各偏相关系数。在多元线性相关分析中, 变量之间

5、的关系是错综复杂的,两个变量 间的简单线性相关系数往往不能正确说明 两者的真实关系,只有在其它变量固定, 即扣除了其它变量的影响后,计算两变量 间的偏相关系数才能反映此两变量的真实 情况。当变量不服从正态分布时,例如 按等级分类或相对数资料,这时需用 非参数相关分析方法,如等级相关分 析法等。二变量相关分析l12名英语专业学生参加了语音、听写 和语法三项考试:语音考试与听写考试之 间的相关程度?语音考试与语法考试之间 的相关程度?听写与语法之间的相关程度 ?偏相关分析(partial correlations)l云南省西双版纳地区是傣族同胞聚居区 ,他们的母语是傣语,但那里的儿童小学 开始学习

6、汉语,上中学时又学习英语。研 究人员在该地区对30名受过高等教育的傣 族成年人进行了傣、汉、英三种语言水平 的测试REG 过程回归是研究随机变量(学习成绩)和 非随机变量(学习时间)之间的数量依存 关系的统计分析方法。当自变量X与因变量 Y之间呈直线关系时,称为直线回归。直线 回归要求因变量是服从正态分布的且方 差相等。当自变量不只一个时,可进行多元线 性回归分析。研究一个因变量与多个自变 量之间的线性依存关系,称为多元线性回 归。REG 过程是用最小二乘法原理求 解线性回归方程的过程。只有弄清楚两个变量之间存在显著的相 关 关系时,才能使用直线回归模型。举例简单线性回归分析 某一中学高三老师在多次实践的基础上建立 了一个试题库。今年年初以来,他们从该题库中 提出三套试卷,对高三学生进行摸底考试。最近 ,高考前一个月,他们又根据今年最新考试大纲 要求,设计了一份新的模拟考试,用该试卷对高 三学生再次进行摸底考试。题库试题成绩在多大 程度上能预测新模拟试卷的成绩。

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