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1、转载SPSS学习笔记之相关分析(Pearson、Spearman、卡方检验一、相关分析方法的选择及指标体系(一)两个连续变量的相关分析1、Pearson相关系数最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1到1,绝对值越大,说明相 关性越强。该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下:(1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。(2)极端值会对结果造成较大的影响(3)两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman秩相关系数对原始变量的分布不做要求,适用范围较 Pearson相关系数广,即使是等级 资料,也可适用。但其属于非参数方法,检验效能较Pears o係数低。(二)有序分类变量
2、的相关分析有序分类变量的相关性又称为一致性,即行变量等级高的列变量等级也高, 如果行变量等级高而列变量等级低,则称为不一致。常用的统计量有:Gamma Kendall 的 tau-b、Kendall 的 tau-c 等。(三)无序分类变量的相关分析最常用的为卡方检验,用于评价两个无序分类变量的相关性。 根据卡方值衍 生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标、SPSS相关操作SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中(1)交叉表过程如下图:分忻 直硝妙 團电逅)突用程序也 窃口辿报告卜描述统计剜*尿報
3、均値遛)卜-般绒性模型电) 广叉找性棧型混合機型凶相关)频率旧催延0A棵菊目 譎交文義L.园上匕率迟几 鬲旦P图(円 師W图;回归阻)以上的指标很全面,解释如下:(1) 卡方”复选框:为常用的卡方检验,适用于两个无序分类变量的检验(2) 相关性”复选框:适用于两个连续性变量的相关分析,给出两变量的 Pearson相关系数和Spearman相关系数。(3) 有序”复选框组:包含了一组反映有序分类变量一致性的指标,只能 用于两变量均为有序分类变量的情况。(4) 名义”复选框组:包含一组分类变量相关性的指标,有序和无序分类 时都可使用,但变量为有序时,检验效能没有有序”复选框组中的统计量高。(5) Kappa:为内部一致性系数。(6) 风险:给出OR或RR值。(7) McNemar:为配对卡方检验。(二)相关”过程如下图:另折迥直销 圉形期程序窗口世)1T1报告描述绒计表(T)上匕載均値砂 糙媒性撲型) 广咒覩性模型混合膜型Q9相关 回归迟对救找性揍型Q) 神经网第 分类旧吸变量诅)偿相关迟L-距离d可以计算Pearson Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。欢迎下载学习好资料