管理统计相关分析

1、管理统计相关分析第1页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二提 纲一、普通相关性分析Pearsom相关分析Spearman相关分析Kendall相关分析偏相关分析二、相关异于0的显著性检验三、SPSS对普通相关分析的处理四、品质相关与SPSS的处理难点第2页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第3页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论相关系数为什么可以表述变量之间的线性相关性？第4页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第5页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第6页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星

2、期二总体相关系数与样本相关系数第7页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第8页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二相关系数概念负相关正相关不相关第9页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第10页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第11页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第12页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第13页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第14页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论的意义？第15页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，

3、星期二讨论几何语言描述？概率语言描述？第16页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第二节 相关分析一、Pearson相关分析1.Pearson积差相关系数式中：表示、的协方差，表示的标准差，表示的标准差。X、Y正线性相关或正相关(0r1) X、Y负线性相关或负相关(-1r0) X、Y完全正相关(r =1) X、Y完全负相关(r =-1）X、Y零相关(r=0) 正相关或负相关并不一定表示一个变量的改变是另一个变量变化的原因，有可能同受另一个因素的影响。 相互独立不一定第17页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二2、Pearson积差相关的显著性检验相关系数r是样本

4、的简单相关系数，它只是总体相关系数的估计值。从同一总体中抽出的不同样本会提供不同的样本相关系数，因而，样本相关系数也存在变异性。所以当计算算出r值后，接着应做进行统计显著性检验，以判断两变量的总体是否有线性相关关系。其检验的基本程序如下：（1）提出假设：H1:=0；H1:0 （2）构造统计量：（3）在给定的显著性条件下，查t分布表得临界值：（4）比较实际的t值与临界值之大小，并进行决策当t值大于临界值时，则拒绝原假设；当t值小于临界值时，则接受原假设。 第18页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二二、pearman和 Kendall相关分析（一）Spearman等级相关 对于非

5、等距变量或等比变量（如顺序变量、等级变量），可采用Spearman等级相关（Spearman rank-order correlation）进行分析。在小样本的条件下，可采用t 检验方法对 Spearman等级相关系数进行统计显著性检验，检验方法和程序与简单相关系数的统计显著性检验方法完全相同。第19页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第20页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论第21页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二（二）Kendall-tau相关Kendall（肯德尔）的tau相关系数由统计学家Kendall提出，适用于度量两个顺序

6、变量X与Y之间的相关。共有三种形式：tau-a、tau-b和tau-c。 例9-3：以2005年我国31个省市的统计数据为依据，运用SPSS计算农村居民家庭平均每人全年纯收入（x）和农村居民家庭平均每人全年消费性支出(y)两者之间的Kendall（肯德尔）等级相关系数，并进行统计显著性检验。第22页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二两变量的性质及其适用的相关分析变量性质分类变量顺序变量等距变量、等比变量分类变量列联相关相关V相关顺序变量Spearman相关KendallT系数Kendall W系数等距变量等比变量二列相关点二列相关多系列相关Spearman相关KendallT

7、系数Kendall W系数Pearson相关第23页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论对相关系数进行检验的原因？相关系数是随机变量；相关系数是偏相关系数的特例。第24页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第25页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第26页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论为什么引入偏相关系数的概念？第27页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二为什么？第28页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第29页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第30页，共80页

8、，2022年，5月20日，8点2分，星期二第31页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第32页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第33页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第34页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第35页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第36页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二练习1.范伯乃数据：SPSS12-简单相关分析，P2512.张文彤数据：进食量与体重增量数据第37页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二马庆国数据第38页，共80页，2022年，5月

9、20日，8点2分，星期二第39页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第40页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二马庆国数据第41页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第42页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二练习1.范伯乃数据SPSS12-spearman，p2542.张文彤数据：进食量与体重增量数据第43页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第44页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第45页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第46页，共80页，2022年，5月20日，8点2分

10、，星期二第47页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第48页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第49页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第50页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二练习1.范伯乃数据SPSS12-偏相关分析P274；2.张文彤数据auto.sav：研究者收集了一批汽车资料，现希望分析汽车价格（price）与每加仑汽油行驶千米数（mpg）间的相关关系（要考虑weight）第51页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第52页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第53页，共80页，20

11、22年，5月20日，8点2分，星期二讨论每一种问题的SPSS数据形式！第54页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论1不同文化程度的人对某一政策的态度是否相关？问题：数据？第55页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据不好好很好合计初中以下58339100中等464410100中等以上324820100合计13612539第56页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据的SPSS存放方式第57页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据的SPSS存放方式第58页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据的SPSS存

12、放方式第59页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据的SPSS存放方式个体方式存放第60页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论2不同富裕程度的农民对土地政策的态度？第61页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二数据的SPSS存放方式第62页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论3不同文化程度的人和其工作业绩是否相关？第63页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第64页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二讨论4不同经历的人和他们对某一问题的看法是否相关？第65页，共80页，2022年，5月20日

13、，8点2分，星期二讨论5工资水平和文化程度是否相关？第66页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第67页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第68页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第69页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第70页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第71页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第72页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第73页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第74页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第75页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第76页，共80页，2022年，5月20日，8点2分，星期二第77页，共80页，2022年，5月20日，8