双变量分析

双变量分析双变量分析第6章双变量分析方法 6-1列联表分析方法一、列联表分析的作用 1、列联表分析的作用主要任务有两个: (1) 根据收集到的样本数据，产生二维或三维分析表 2、适用:定类与定序变量 3、在交叉列联表分析的基础上，分析两边量之间的独立性或有一定的相关性。 2、列联表的检验 (1)原假设与备选假设 Hppp:,0ijij,, ni,pP,,ii,,n n,jpP,,,,jjn Hppp:, 1ijij,, (2)列联表的统计量当n 很大，每个的频次都不太小，则有: 2cr()nE...

双变量分析第6章双变量分析方法 6-1列联表分析方法一、列联表分析的作用 1、列联表分析的作用主要任务有两个: (1) 根据收集到的样本数据，产生二维或三维分析表 2、适用:定类与定序变量 3、在交叉列联表分析的基础上，分析两边量之间的独立性或有一定的相关性。 2、列联表的检验 (1)原假设与备选假设 Hppp:,0ijij,, ni,pP,,ii,,n n,jpP,,,,jjn Hppp:, 1ijij,, (2)列联表的统计量当n 很大，每个的频次都不太小，则有: 2cr()nE,ijij22 ,,,,,~[(1)(1)]rc,,E,,ij11ij nnij,,,,,Enpnpp ijijij,,n 二、SPSS列联表统计分析功能 1、Sattistics (1)Chi-square 卡方检验 (2)Nominal ※ Phi and Cramer’s V 2, V ,min[(1)(1)]rc,, ※ Lambda c max()max()nn,,,,ijEE,1,12i ,,,Enn,max()1,j ※ Uncertainty coefficient 不确定系数，与上Lambda相似。 (3)Ordinal ※ Gamma nn,sd() [-1，+1] GGamma,nn，sd ※ Somers’d nn,sdd, yxnnn，，sdy ※ Kendall’s tau-b nn,sd, ,b12(1)nn, ※ Kendall’s tau-c nn,sd ,,b11(1)(1)nnTnnT,,,,xy22 (4)Nominal by Interval 2、Cell 单元格输出内容的选择 3、Format 用于选择升序或者降序的排列方式三、列联表分析操作与案例分析 (一)基本操作 1、菜单选项 Statistics->Summarize->Crosstabs Crosstabs对话框 (1)行变量选择——Row (2)列变量选择——Column (3)分层变量选择——Layer (4)显示重叠长方图——Display clustered bar charts (5)禁止在结果输出行列表——Suppress tables 2、选择行变量与列变量 3、指定层变量根据实际分析的需要Previous或Next按动来确定它们的层次 4、syntax语句 (二)案例分析与结果解读 1、卡方检验结果解读 (1)当n?40,且所有T?5,用普通的Pearson Chi-square (2)当n?40,且有1?T，5,用此校正的卡方检验 (3)当n，40,且有1?T，5，用精确概率法进行检验 2、结果判断比较近似显著性水平与临街概率值 3、案例分析 6-2单因素方差分析一、方差分析概述 1、适用范围:定类变量、定序变量与定距变量的关系 2、两类因素: 可控制因素与不可控制因素 3、目的分析控制变量的不同水平是否对观察变量产生了显著的影响 4、举例影响农作物产量的方差分析二、单因素方差分析的基本思路 1、单因素方差分析的统计推断研究观察变量在一个控制变量中的若干不同水平下，其各个总体在分布上是否有显著性的差异 2、前提条件 (1)方差相等 (2)正态分布(此条件不是很严格) 3、统计分析原理 (1)平方和分解总平方和: nmi2 TSSyy,,(),,ij,,11ij 组内平方和: nmi2 RSSyy,,(),,iji,,11ij 组间平方和: nmmi22 BSSyynyy,,,,()(),,,iii,,,111iji TSSRSSBSS,， (2)统计量分布 H: ,,,,,,012m BSSm,1FFmnm,,,~(1,) RSSnm, 三、单因素方差分析操作与实例分析 1、基本操作 (1)菜单选项: Statistics->Compare Means ->One-Way ANOVA (2)选择一个或多个变量作为观察变量到Dependent List (3)选择一个变量作为控制变量到Factor框 2、SPSS单因素方差分析的前提检验 (1)基本原理与独立样本t检验相同 (2)按Option按钮选项，选定Homogeneity-of-variance选项 (3)判别方法: 比较相伴概率值与用户指定的显著性水平。 3、SPSS单因素方差分析的多重比较检验 (1)在定序变量与定距变量关系的方差分析中，进一步了解那个水平的值对观察变量产生了显著性的影响。 (2)按post Hoc按钮选项，选择一种或者几种比较分析方法。 (3)判断分析 4、SPSS单因素方差分析的多项式检验与先验对比检验 5、操作方法与syntax语句 6-3 双变量相关分析一、相关分析的概念 1、函数关系:确定性关系 2、统计关系:非确定性关系相关分析就是测度变量之间统计关系强弱的一种工具与手段二、相关分析的图形分析法 1、SPSS中散点图的种类 (1)Simple 简单散点图:一对变量 (2)Overlay 重叠散点图:多对变量 (3)Matrix 矩阵散点图:多个坐标系显示多对变量之间的关系 (4)3-D 三维散点图:以立体图显示多对变量之间的关系 2、基本操作 (1)菜单选项:Graphs->Scatter (2)选择散点图的类型 (3)按Define 对不同的三点图进行定义 ?对于简单散点图: 三、相关系数分析法 1、基本思想依据变量之间变动方向的关系定义相关系数变动方向相同:正向相关关系变动方向相反:负向相关关系 0,r,1, 存在一定程度正向线性相关关系;r=1，存在完全正向线性相关关系 -1,r,0, 存在一定程度正向线性相关关系;r=-1，存在完全负向线性相关关系 r=0, 不存在线性相关关系 r的绝对值大于0.8，存在较强线性相关关系 r的绝对值小于0.8，存在较弱线性相关关系如果是根据样本计算出的相关系数，总体中变量有无相关性，要进行相应的假设检验。 H为总体中两变量无显著的相关性。 0 2、Pearson积距相关系数 (1)计算公式: n ()()xxyy,,,iii,1 r,nn ()()xxyy,,,,iiii,,11 (2)假设检验 rn,2 ttn,,~(2)21,r 3、操作方法 4、syntax

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