相关分析

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相关分析

相关分析的概念

相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种线性关京程度和方向的统计量,通常用:表示。如果一个变量Y可以确切地用另一个变童X的线性函数表示,那么,两个变量间的相关系数是+l或一1,为线性相关;如果变量Y随着变量x的增、减而增、减,即变化的方向一致,则两变量具有正相关性;`如果变量Y随着变量X的增加而减少,变化方向相反,这种相关关系称为负相关,其相关系数小于O。相关系数,没有单位,其值在一1一+l之间。当相关系数为O时,表明没有线性相关。

相关系数的显著性检验

虽然相关系数常常只用作描述观测联系强度的概括指标,但在某些分析中,描述和概括只是第一步。主要目标或许是根据样本相关系数估计总体相关系数,即对未知总体的相关系数p进行假设检验。相关系数;是根据样本数据计算的,它存在抽样误差,即使从相关系数p==0的总体中随机抽取的样本,由于抽样的偶然性,计算出来的;有可能不等于零。从同一总体抽取不同的样本计算出的r,其数值通常不同,界于一1.0与+l二0之间。因此不能只根据{;{的大小,就立即对X与Y之间的联系程度作出判断,而要看在以p为中心的抽样分布上出现的概率如何,这个问题涉及相关系数的假设检验问题。

为了检验这样的假设,必须对两个变量的联合分布做某些假定,通常假定独立随机样本取自这样的分布,即两个变量的联合分布是正态的。如果这个条件满足,总体相关系数是O,即检验假设两侧检验是恰当的。也就是说在t值的最正端和最负端,瑞:p=0被拒绝.如果相关的方向事先可以指定,则只在指定方向上,t值足够大时,拒绝零假设0H:p=0。说明r不是来自p=0的总体,或者说r是显著的。

相关性分析的步骤

1.建立数据文件

2.选择分析变量

3.提交运行

4.输出结果

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