spss详析模型——引进其他变量后

1、详析模型引进其他变量后的交互分析 引进其他变量，详细分析两个变量之间的关系，因为两个变量之间的关系可能受到其他变量的影响，对于其他变量与这两个变量之间的关系到底怎么样，依据作用的形式，可以分为三种情况： 因果分析explanation model主要关心的是X与Y是否真的有因果关系 阐明分析（又称因果环节）Interpretation analysis关心的是为什么X会影响Y 条件分析 conditional analysis关心的是在不同的情况下，X与Y会有不同的关系吗？它是以第三类变量作为基础来了解X与Y在不同的情况下的关系。因果分析因果分析explanation model 主要关心的是

2、主要关心的是X与与Y是否真的有因果关系是否真的有因果关系 前置变量或控制变量前置变量或控制变量 年龄（年龄（A） 婚龄（婚龄（X） 犯病率（犯病率（Y）控制的方法：分表法 总表分表相关系数结论模式RR1=R2=0虚假相关 AX YRR1=R2=R真实相关 AX-YRR1小于RR2小于R部分真实相关 AX-Y例一： 结婚年龄与身体状况之间存在高相关，二者之间是否真的有因果关系？ 采用统计控制的方法，所谓分表就是根据前置变量A的值，把样本的个案分组，然后分析每个组与X与Y之间的关系。假定年龄分为两个组（1：5065岁以下；2：65岁以上），那么，根据年龄可以分为两个表：65岁以下的人的结婚年数与身

3、体状况；65岁以上的人的结婚年数与身体状况。通过SPSS中得到的CROSSTABS命令，把年龄作为控制变量，就可以对结婚年数与身体状况之间是否真的存在因果关系进行分析。 操作步骤：1看要研究的两个现象X与Y 之间的交互表 2加控制变量（可以是一个或2个）看分表的相关系数，了解控制变量对现象的影响。例二：住房拥挤对夫妻冲突的影响 住户拥挤是否是夫妻冲突的主要原因? 答案是不一定,冲突的真实原因也许是经济因素. 引入经济变量,看结果 夫妻冲突住房拥挤高低高63.841.6低36.258.4总数599401G=0.406夫妻冲突富户拥挤3中等户拥挤2贫困户拥挤1高2低1高2低1高2低1高213560

4、23892919低18530562276178总数2209029411485197结果分析 在控制家庭经济水平以后在控制家庭经济水平以后,住房拥挤与夫妻冲突的住房拥挤与夫妻冲突的关系消失关系消失,结论结论:住户拥挤与夫妻冲突的因果关系是住户拥挤与夫妻冲突的因果关系是虚假的虚假的,这两个变量之间的相关可能是家庭经济水这两个变量之间的相关可能是家庭经济水平引起的平引起的. S Sy ym mm me et tr ri ic c M Me ea as su ur re es s.052.213.239.811282.008.140.058.954408-.115.130-.889.374310Gam

5、maOrdinal by OrdinalN of Valid CasesGammaOrdinal by OrdinalN of Valid CasesGammaOrdinal by OrdinalN of Valid CasesECONOMIC1.002.003.00ValueAsymp. Std.ErroraApprox. TbApprox. Sig.Not assuming the null hypothesis.a. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b. 二阐明分析（又称因果环节）Inter

6、pretation analysis 关心的是为什么X会影响Y 阐明分析要做的工作就是以事实来验证：X是通过某些因素（T）而对Y产生影响的。T被称为中介变量。 如何分辨某一个变量是控制变量还是中介变量？ 控制变量发生在X与Y之前 中介变量在X与Y发生时间的中间阐明分析分表法总表分表相关系数结论模式RR1=R2=0第三个变量是中介变量XTY完全阐明RR1=R2=R第三个变量不是中介变量 AX -Y不能阐明RR1小于RR2小于R部分通过第三个变量 AX- Y 部分阐明举例： 为什么比较贫困的家庭少年犯罪的比较高？是否由于比较贫困的家庭中父母的争吵多，导致了儿女社会化过程中的问题？阐明分析的作用就是

7、要用事实来证明X是否通过某些因素对Y产生影响。也就是X变动引起T变动T变动引起Y变动。如果控制T以后发现X变化，但是Y没有变化，那么说明T是X与Y发生作用的关键性因素，证明X是通过这个中介变量来影响Y的。如果控制T以后，X变动以后Y也是变动的，说明T是无关紧要的。 在SPSS中对T进行控制的方法与上面的比较，在操作上并没有什么不同，控制T以后，通过CROSSTABS把原来的表分成几个分表，然后对相关系数进行比较。 例子：调查发现300个年纪相近的妇女（35-40岁）教育水平越高，子女数目越少，为什么？（G=-0.7） 研究猜想：研究猜想：结婚年龄在其中起作用。也就是由于教育水平高的妇女，结婚晚

8、，生育的子女少。 做做CROSSRABS： 晚婚妇女：教育水平与子女数目的相关系数G=-0.71； 早婚妇女：教育水平与子女数目的相关系数G=-068。 研究结论：研究结论：由于两个分表的相关系数与原来的相关系数十分接近，说明晚婚的说法不能阐明教育水平与子女数目是反比关系的情况。 操作步骤：操作步骤：1做XT，TX的交互表2控制T，看X与Y之间的关系3进一步的分析，比较相关系数。可以再引入其他的变量，看这个分表的相关系数。如果发现分表的相关系数与原来的差别很大，可以认为这个变量是中介变量。例:已婚女工的旷工率高于单身女工 已婚女工1未婚女工0旷工0816235上工150809995人数5896

9、10230加入控制变量加入控制变量:家务劳动多少家务劳动多少 三条件分析 conditional analysis 关心的是在不同的情况下，X与Y会有不同的关系吗？它是以第三类变量作为基础来了解X与Y在不同的情况下的关系。 总表分表及相关系数结论R不等于0分表相关系数不等于原来的表引入的这个变量是条件变量R等于0分表的相关系数不等于0引入的变量是压抑变量R大于0分表的相关系数小于0引入的变量是曲解变量 在社会学的研究中，值得关注的是第二种情况，X与Y之间本来没有关系或关系很弱，但在表明了若干条件以后，X与Y的关系强大起来，这种研究在社会学中有很重要的意义。 条件分析的作用：就是以第三个变量作为

10、基础来了解X与Y在不同情况下的关系，条件分析以第三类变量的各个值来代表不同的情况，所以第三类变量称为条件变量。 进行条件分析也可以使用分表法，依据条件变量的值把样本分为几个组，然后在每组（每种条件下）分析X与Y之间的关系。如果在各个组中X与Y在不同的组中有不同的关系说明X与Y之间的关系具有条件性。举例： 某个城市研究住户拥挤（X）与家庭冲突（Y）之间的关系，发现G=0.55。 研究猜想：两个变量之间的关系是否取决于家庭规模？ 把家庭规模引入，分组，看： 大家庭中的拥挤与冲突之间的关系 小家庭中的拥挤与冲突之间的关系 做CROSSTABS后检查两个分表的相关系数，并与原来的相关系数进行比较，然后

11、得出结论。例子:教育水平与社区参与 社区参与particip教育edu高1低2高189108低2151132总数240240S Sy ym mm me et tr ri ic c M Me ea as su ur re es s-.163.091-1.769.077480GammaOrdinal by OrdinalN of Valid CasesValueAsymp. Std.ErroraApprox. TbApprox. Sig.Not assuming the null hypothesis.a. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b. 引入性别变量,进行控制 社区参与教育(男)教育(女)高1 低2高1低2高160828100低21403212100总数2004040200S Sy ym mm me et tr ri ic c M Me ea as su ur re es s.263.1971.389.165240.400.1572.385.017240GammaOrdinal by OrdinalN of Valid CasesGammaOrdina