第十部分 等级相关.ppt

1、高级社会统计学，闵学勤，第10部分等级相关(排序-排序变量)，第1节：斯皮尔曼等级相关系数相关是描述两个变量之间关系的发展变化和大小与平方。等级关联适用于以下情况：1)采集的数据列不等距或不相等；2)或者数据的总体分布不正常。等级相关是非参数相关方法，也是线性相关。皮尔逊方法尽可能满足积矩相关的要求，积矩相关的精度更高。第10部分秩相关(排序-排序变量)，1。斯皮尔曼秩相关系数1，非常低2，低3，一般4，高5，非常高1，非常低1 2，低1 3，一般1 4，高1 5，非常高1注：五对夫妇的家庭社会经济状况。1.斯皮尔曼秩相关系数五对可以写出五个单位：(1，2)、(2，3)、(3，4)、(4，5)

2、、(5，1)秩差平方：秩差平方和为零，称为完全正秩相关；等级差异的平方和达到最大值，称为完全负等级相关。第十部分是秩相关(排序-排序变量)。1.斯皮尔曼秩相关系数假设样本有n个单位。x有n个层次，y有n个层次：x层次：1，2，3，n y层次：1，2，3，n，第十部分是层次相关(排序变量)，1。斯皮尔曼水平相关系数，第十部分是水平相关(排序-排序变量)。1.斯皮尔曼等级相关系数-妻子的家庭状况-丈夫的家庭状况-11 54 16 22 1 1 1 3 2 1 4 3 1 1 55 4 1 1、第10部分：等级相关(排序-排序变量)，第1部分：斯皮尔曼等级相关系数，第10部分：等级相关(排序-排序变

3、量)，1。斯皮尔曼秩相关系数如果把上面的秩相关表看作一个列联表，可以通过计算它的秩强度系数得到：但它实际上是0，这表明不同的相关系数应该用来研究不同层次的变量。强秩相关并不意味着强秩相关。第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第二部分：统计检验；第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第二部分：统计检验实例：某政府机构调查公务员幸福指数，获得下表数据，询问行政级别与公务员幸福指数是否相关，如果相关，请进行统计检验。()行政级别1 2 3 4 5 6 7幸福指数8 7 6 5 7 4 5 4 3注：本科目行政级别越高，职位越高；幸福指数是10，分数

4、越高，越幸福。第10部分，层次相关性(排序-排序变量)，解决方案：第一，排序：行政级别1 2 4 4 4 4 6.5 6.5 8 9 9 10幸福指数排序10 8.5 7 5.5 8.5 3.5 5 5.5 3.5 1.5 1.5等级差异-9 6.5-3 1.5-3.5 3 1 4.5 7.5 8.5等级差异平方81 42.3 9 2.3 12.3 9 1 20.3 56.3 72.3参见统计测试示例：P314-317练习：P331，1，2，第10部分等级相关性(排序-排序变量)，第2部分：伽玛系数1，概念(P318)-第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第2节：伽玛系数示例4，P320 II。如果系数主要在单位对中的同阶对中，则意味着变量X和变量Y是正相关的；另一方面，如果它主要是无序对，这意味着变量x和变量y是负相关的。然而，有序对数和无序对数之间的差异反映了秩相关的程度。因此，伽马系数具有以下表达式：第十部分是等级相关(排序-排序变量)，第二部分是伽马系数。(1)重力系数的取值范围。当不考虑相同的时序对时，如果数据都在相同的顺序对中，则G=1；如果数据都是无序对，即G=-1，一般来说，G的值在-1和1之间。第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第二部分：伽玛系数(2)计算和P321-323；第10部分：等级相关性(排序-排序变量)；第10部分：等级相关