《列联分析统计学课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《列联分析统计学课件（42页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第 9 章 列联分析,第 9 章 列联分析,9.1 分类数据与列联表 9.2 c2 检验 9.3 列联表中的相关测量 9.4 列联分析中应注意的问题,学习目标,1. 解释列联表 进行 c2 检验 拟合优度检验 3. 测度列联表中的相关性,分类数据,分类变量的结果表现为类别 例如：性别 (男, 女) 各类别用符号或数字代码来测度 使用分类或顺序尺度 你吸烟吗? 1.是；2.否 你赞成还是反对这一改革方案? 1.赞成；2.反对 对分类数据的描述和分析通常使用列联表 可使用检验,9.1 分类数据与列联表,9.1.1 分类数据 9.1.2 列联表的构造 9.1.3 列联表的分布,列联表的构造,列联表
2、(contingency table),由两个以上的变量交叉分类的频数分布表 行变量的类别用 r 表示， ri 表示第 i 个类别 列变量的类别用 c 表示， cj 表示第 j 个类别 每种组合的观察频数用 fij 表示 表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合，所以称为列联表 一个 r 行 c 列的列联表称为 r c 列联表,列联表的结构 (2 2 列联表),列(cj),行 (ri),列联表的结构 (r c 列联表的一般表示),列(cj),行(ri),fij 表示第 i 行第 j 列的观察频数,列联表 (例题分析),【例】一个集团公司在四个不同的地区设有分公司，现该集团公司欲进行一项改革，此
3、项改革可能涉及到各分公司的利益，故采用抽样调查方式，从四个分公司共抽取420个样本单位(人)，了解职工对此项改革的看法，调查结果如下表,列联表的分布,观察值的分布,边缘分布 行边缘分布 行观察值的合计数的分布 例如，赞成改革方案的共有279人，反对改革方案的141人 列边缘分布 列观察值的合计数的分布 例如，四个分公司接受调查的人数分别为100人，120人，90人，110人 条件分布与条件频数 变量 X 条件下变量 Y 的分布，或在变量 Y 条件下变量 X 的分布 每个具体的观察值称为条件频数,观察值的分布 (图示),行边缘分布,列边缘分布,条件频数,百分比分布 (概念要点),条件频数反映了数
4、据的分布，但不适合对比 为在相同的基数上进行比较，可以计算相应的百分比，称为百分比分布 行百分比：行的每一个观察频数除以相应的行合计数(fij / ri) 列百分比：列的每一个观察频数除以相应的列合计数( fij / cj ) 总百分比：每一个观察值除以观察值的总个数( fij / n ),百分比分布 (图示),总百分比,列百分比,行百分比,期望频数的分布,假定行变量和列变量是独立的 一个实际频数 fij 的期望频数 eij ，是总频数的个数 n 乘以该实际频数 fij 落入第 i 行 和第j列的概率，即,期望频数的分布 (例题分析),由于观察频数的总数为n ，所以f11 的期望频数 e11
5、应为, 例如，第1行和第1列的实际频数为 f11 ,它落在第1行的概率估计值为该行的频数之和r1除以总频数的个数 n ，即：r1/n；它落在第1列的概率的估计值为该列的频数之和c1除以总频数的个数 n ，即：c1/n 。根据概率的乘法公式，该频数落在第1行和第1列的概率应为,期望频数的分布 (例题分析),9.2 c2检验,9.2.1 统计量 9.2.2 拟合优度检验, 统计量, 统计量,用于检验列联表中变量间拟合优度和独立性 用于测定两个分类变量之间的相关程度 计算公式为, 统计量 (例题分析),合计：3.0319,拟合优度检验,品质数据的假设检验,拟合优度检验 (goodness of fi
6、t test),检验多个比例是否相等 检验的步骤 提出假设 H0：1 = 2 = = j；H1： 1 , 2 , , j 不全相等 计算检验的统计量,进行决策 根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若22，接受H0,拟合优度检验 (例题分析),H0: 1= 2= 3= 4 H1: 1,2,3,4 不全相等 = 0.1 df = (2-1)(4-1)= 3 临界值(s):,统计量:,在 = 0.1的水平上不能拒绝H0,可以认为四个分公司对改革方案的赞成比例是一致的,决策:,结论:,拟合优度检验 (例题分析),【例】为了提高市场占有率，A公司和B公司同时开展了广
7、告宣传。在广告宣传战之前，A公司的市场占有率为45%，B公司的市场占有率为40%，其他公司的市场占有率为15%。为了了解广告战之后A、B和其他公司的市场占有率是否发生变化，随机抽取了200名消费者，其中102人表示准备购买A公司产品，82人表示准备购买B公司产品，另外16人表示准备购买其他公司产品。检验广告战前后各公司的市场占有率是否发生了变化 ( 0.05),拟合优度检验 (例题分析),H0: 1=0.45 2=0.4 3= 0.15 H1:原假设中至少有一个不成立 = 0.1 df = (2-1)(3-1)= 2 临界值(s):,统计量:,在 = 0.05的水平上拒绝H0,可以认为广告后各
8、公司产品市场占有率发生显著变化,决策:,结论:,拟合优度检验 (例题分析用P值检验),第1步：将观察值输入一列，将期望值输入一列 第2步：选择“函数”选项 第3步：在函数分类中选“统计”，在函数名中选 “CHITEST”，点击“确定” 第4步：在对话框“Actual_range”输入观察数据区域 在对话框“Expected_range”输入期望数据区域 得到P值为0.016711，所以拒绝原假设 用Excel计算p值,9.3 列联表中的相关测量,9.3.1 相关系数 9.3.2 列联相关系数 9.3.3 V 相关系数,列联表中的相关测量,品质相关 对品质数据(分类和顺序数据)之间相关程度的测度
9、 列联表变量的相关属于品质相关 列联表相关测量的统计量主要有 相关系数 列联相关系数 V 相关系数, 相关系数 (correlation coefficient),测度22列联表中数据相关程度 对于22 列联表， 系数的值在01之间 相关系数计算公式为, 相关系数 (原理分析),一个简化的 22 列联表, 相关系数 (原理分析),列联表中每个单元格的期望频数分别为,将各期望频数代入 的计算公式得, 相关系数 (原理分析),将入 相关系数的计算公式得,ad 等于 bc ， = 0，表明变量X 与 Y 之间独立 若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全部落在对角线上，此时| =
10、1,表明变量X 与 Y 之间完全相关,列联表中变量的位置可以互换，的符号没有实际意义，故取绝对值即可,列联相关系数 (coefficient of contingency),用于测度大于22列联表中数据的相关程度 计算公式为,C 的取值范围是 0C1 C = 0表明列联表中的两个变量独立 C 的数值大小取决于列联表的行数和列数，并随行数和列数的增大而增大 根据不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较,V 相关系数 (V correlation coefficient),计算公式为,V 的取值范围是 0V1 V = 0表明列联表中的两个变量独立 V=1表明列联表中的两个变量完全相关 不同行和列
11、的列联表计算的列联系数不便于比较 当列联表中有一维为2，min(r-1),(c-1)=1,此时V=,、C、V 的比较,同一个列联表，、C、V 的结果会不同 不同的列联表，、C、V 的结果也不同 在对不同列联表变量之间的相关程度进行比较时，不同列联表中的行与行、列与列的个数要相同，并且采用同一种系数,列联表中的相关测量 (例题分析),【例】一种原料来自三个不同地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。分别计算系数、C系数和V系数，并分析相关程度,列联表中的相关测量 (例题分析),解：已知n=500，19.82，列联表为33,结论：三个系数均不高，表明产地和原料等级之 间的相关程度不高,本章小结,解释列联表 计算期望频数 进行 c2 检验 拟合优度检验 对列联表进行相关分析 用Excel进行c2 检验,结 束,
