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1、应用统计学与SPSS统计 软件的运用 相关分析 现实生活中的许多现象之间存在着相互依赖、相 互制约的关系，这些关系在量上主要有两种类型 ： 1、确定性关系，即我们所熟悉的变量之间的函数 关系，如圆的半径R与圆的面积S之间就存在确定 的函数关系； 2、非确定性关系，即变量之间虽然有密切的关系 ，但这种关系却无法用确定的函数关系表达，如 人的年龄与血压之间有密切的关系，但却找不到 一个函数能准确地表示它们之间的关系，变量之 间的这种非确定性关系，称为相关关系.相关分析 值得注意的是，即使是具有确定性关系 的变量，由于测量误差的影响，其表现形 式也具有某种程度的不确定性。 具有相关关系的变量间虽然不
2、具有确定的 函数关系，但是通过大量的观测数据，可 以发现它们之间存在一定的统计规律。它 能帮助我们有效地从一个可以控制或可以 精确观察的变量取得的值去估计另一随机 变量所取的值。如用年龄估计血压。8.1 线性相关8.1 线性相关8.1 线性相关8.1 线性相关8.2 非线性相关 8.2.1随机变量之间的非线性关系 通过数据绘制的散点图无法判断二者的相 关关系。 例如下表1，8.2 非线性相关8.2 非线性相关 8.2.2 非线性相关的测量 1、运用SPSS绘制散点图； 2、观察变量之间是否存在非线性关系； 3、适用于描述非线性关系的函数形式不唯 一； 4、化非线性关系为线性关系。8.3 Spearman等级相关 等级相关系数： 顺序级数据的等级相关系数 刻度级数据的等级相关系数。8.3 Spearman等级相关8.3 Spearman等级相关8.4 偏关8.5 相关系数异于零的显著性检验 当求出相关系数不为0时，并不能真正表明 随机变量之间的相关关系，还需要显著性 检验来判别随机变量之间的相关系数是否 显著异于0。8.5 相关系数异于零的显著性检验8.5 相关系数异于零的显著性检验8.5 相关系数异于零的显著性检验
