spss软件相关分析1

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1、两变量间相关关系的测量方法在物理类文献中见到判断相关的方法比较单一，不如社会学那么丰富。尽管有不少相关系数以前并未遇到，但也在整理的过程中同时学习。下面是自己整理的两变量间相关关系的测量方法。难免疏漏，请各位加以修正补充。 一、相关关系   事物之间的联系大致可以分为两类，一类是确定性关系，变量之间存在着一一对应的关系，即函数关系；另一类是不完全确定的关系，两个变量之间存在着相互依赖、相互影响的关系，却不是严格的一一对应关系，称为相关关系。相关关系反映的是变量之间是否存在联系亦即联系的程度。确定性关系与相关关系之间

2、往往无法截然区分，一方面，由于测量误差等随机因素的影响，确定性关系在现实中往往通过相关关系表现出来；另一方面，当人们对客观事物的内部规律了解得更深刻时，相关关系又有可能转化为确定性关系。 二、变量类型   依据测量尺度，在社会科学研究中一般将变量分为定类变量、定序变量和定距变量三大类（此外，还有“定比变量”，社会科学研究不作区分）。它们之间的关系是从定类变量开始，后一个变量比前一个变量的层次高，后一个变量除具有前一个变量的特征外，还具有自己的特点。   定类变量：变量的取值仅仅只有类别属性之分，例如性别，没有大小、

3、优劣之别。在社会调查研究活动中，凡是涉及到类型划分社会现象均属于定类变量。   定序变量：变量的取值除了有类别属性之分外，还有等级或次序的区别，例如教育程度，态度量度。凡属于等级或次序上有区别的变量均为定序变量。   定距/定比变量：变量的取值除了具有类别、次序区别之外，还有类别之间、序列之间的标准化距离的变量。变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义。在对社会现象的调查研究中，凡是可以用固定标准测量的、可以划分出距离的变量，均属于定距变量。   其中，定距/定比变量的区别：定距变量＝0，不表示“没有”，因此

4、这一测量类型所得出的数据在数学运算上只能进行加、减运算，而不能做乘除等运算；定比变量＝0，表示“没有”，即有一个有实际意义的零点（绝对零点），因此，定比变量除了可做加减运算，又能做乘除运算。（但两者在SPSS中没有太大的区别）。 分   类定  义举   例数学特征定类变量按照对象的某种特征划分类别性别科目＝、≠定序变量按照对象的某种特征，把类别按顺序、等级排列评价等级＝、≠＞、＜定距变量对象不仅可按特征排序，而且还可以测量序列间的距离年龄工资＝、≠；＞、＜；＋、—（定比变量还包括×、÷）    对研究变量的不同特

5、征遵循如下的分类方法：定类变量要求变量的特征分类具有可辨别性，且不同类别应无同一性的性质。定序变量要求变量的特征与属性可以排序或分等级。定距变量要求测量单位具有相等的意义，且没有绝对意义的“零点”。定比变量要求测量单位具有相等的意义，且有一个绝对意义的“零点”。三、基本方法（一）绘制散点图（略）（二）计算相关系数    对不同类型的变量数据，应采用不同的相关系数来度量。1．定类变量——定类变量（1）φ-Phi系数  描述2×2数据相关程度最常用的一种相关系数  对于一个具体的2×2维列联表         X1  

6、X2   Y1   a    b   Y2   c    d   （2）C系数，也称列联系数    列联表是观测数据按两个或更多属性（定类变量）分类时所列出的频数（或概率）表。   当一张表格超过2维时，Phi的值不一定是在0---1之间，为了获得0≤Phi≤1，皮尔逊建议用列联系数      C的最高限取决于行数和列数，一般达不到上限1。（3）Cramer'sV系数     V的最高上限可以达到1。 PRE（减少误差比例测量法，Propoctionatereductioninerror）数值的意义：就是用一个现象

7、（如变量X）来预测另一个现象（如变量Y）时能够减除百分之几的误差。   PRE=（E1—E2）/E1   E1：当不知道X变量去估计Y变量时所产生的误差（全部误差）   E2：知道X变量再去估计Y变量产生的误差   E1—E2为剩余的误差 Lambda和Tau-y系数都是具有PRE性质的系数（4）Lambda（λ）系数    这种相关测量法也叫做Cuttman’scoefficientofpredictability，它的基本的逻辑是计算以一个定类变量的值来预测另一个定类变量的值时，如果以众值作为预测的准则，可以减

8、除多少误差。消减的误差再全部误差中所占的比例越大，表示两个变量之间相关的程度越大。    分为：对称形式——用于测量两个变量间的关系是对等的，即无自变量与因变量之分。简写成λ系数。    非对称形式——测量两个变量间的关系有自变量与因变量之分。简写成λy（x为自变量，y为因变量）    一般来说，系数在0～1之间取值，值越大表明相关程度越高。   Lambd