书129页
书129页
相关分析
一、含义与分类
根据两个变量的关联变化方向,分为正相关、负相关、零相关、非线性相关
根据两个变量的属性,分为
皮尔逊相关--等距变量
肯德尔相关--定序变量
斯皮尔曼相关--等距和定序
克莱默相关--称名/分类变量
二、皮尔逊相关分析
1.适用条件:两个变量:均为连续性(等距)数据、总体正态分布、数据成对、线性关系、排除共变因素影响(即不同时受第三个因素影响)
三、相关系数
绝对值:0-1之间
>0.7 高相关
0.4-0.7 中相关
<0.4 低相关
注意:相关关系中不存在因果之别,两个变量是共变关系。
四
线性相关:正相关&负相关
皮尔逊:两个变量等距
(2)2个变量是等级数距
(3)即数值又顺序
(4)2个名称变量
共变关系
A增大的时候B也在增大,或者A增大的时候X再减小
两个变量的属性
皮尔逊相关:等距变量
肯德尔相关:顺序变量
斯皮儿曼: 等距和顺序变量 【看两位老师打分是否一致】
克莱默相关:称名变量
观察散点图
计算相关系数
计算自由度
查得临界值
比大小,做决断
如果大于临界值,拒绝零假设
公式
一个变量的标准分*另一个变量的标准分 的和
除以对个数
自由度 n-2
相关系数绝对值
大于0.70 高相关
0.40-0.70之间 中度相关
小于0.40 低度相关