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文档简介
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返回统计学上采用相关分析(correlationanalysis)研究呈平行关系的相关变量之间的关系。对两个变量间的直线关系进行相关分析称为简单相关分析(也叫直线相关分析);对多个变量进行相关分析时,研究一个变量与多个变量间的线性相关称为复相关分析;研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析。进行直线相关分析的基本任务在于根据x、y的实际观测值,计算表示两个相关变量x、y间线性相关程度和性质的统计量——相关系数r并进行显著性检验。相关系数示意图散点呈椭圆形分布,X、Y同时增减---正相关(positivecorrelation);
X、Y此增彼减---负相关(negativecorrelation)。散点在一条直线上,
X、Y变化趋势相同----完全正相关;反向变化----完全负相关。相关系数示意图
X、Y变化互不影响或无直线相关关系----零相关(zerocorrelation)r无单位,-1≤r≤1。r值为正——正相关,为负——负相关;(与回归系数b的符号相同)|r|=1---完全相关,|r|=0---零相关。相关系数的计算一、相关分析基本原理(二)相关系数显著性检验
上述根据实际观测值计算得来的相关系数r是样本相关系数,它是双变量正态总体中的总体相关系数ρ的估计值。样本相关系数r是否来自ρ≠0的总体,还须对样本相关系数r进行显著性检验。
此时原假设、备择假设为HO:ρ=0,HA:ρ≠0。可采用t检验法与F检验法对相关系数r的显著性进行检验。二、双变量相关分析(二)参数设置依次单击菜单“分析-相关-双变量”1、将左侧“肺活量”和“体重”选入右侧变量列表2、选项设置三、偏相关分析偏相关系数就是以希望分析的变量为因变量,被控制的变量为自变量分别拟合两个回归方程,然后将所得的两组残差进行简单的相关分析。四、距离分析距离分析就是按照各种统计量指标来计算各个变量间的相似性或不相似性(即距离)。可以为进行聚类分析提供信息。四、距离分析(一)数据描述衡量经济发展水平的指标有很多,进行深入分析前,有必要先了解一下这些指标之间的相似性。数据见“地区经济发展水平指标.sav”四、距离分析(二)参数设置依次单击菜单“分析-相关-距离”1、将左侧除“地区”以外的所有变量选入右侧分析变量列表2、分别选
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