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实验十--相关分析
统计学基础实验分析报告
实验项目相关分析实验日期 2015.11实验地点 80608实验目的准确掌握相关分析的方法原理。
2.熟练掌握相关分析的SPSS操作。实验内容 根据收集30名10岁男孩的身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)的数据。分析身高和肺活量之间是否具有相关性。实验步骤从直观的角度判定身高和肺活量是否具有关联度并做散点图。
求身高和肺活量的相关系数。
求体重与身高之间的相关性。
求身高与肺活量的偏相关系数。实验结果
图一
相关性身高肺活量身高Pearson 相关性1.581**显著性(双侧).001N3030肺活量Pearson 相关性.581**1显著性(双侧).001N3030**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。图二
相关系数体重身高Kendall 的 tau_b体重相关系数1.000.558**Sig.(双侧)..000N3030身高相关系数.558**1.000Sig.(双侧).000.N3030Spearman 的 rho体重相关系数1.000.740**Sig.(双侧)..000N3030身高相关系数.740**1.000Sig.(双侧).000.N3030**. 在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的。
图三
相关性控制变量身高肺活量体重身高相关性1.000.246显著性(双侧)..199df027肺活量相关性.2461.000显著性(双侧).199.df270
图四实验分析 从散点图图一可以看出:身高与肺活量具有与相关性。
图二中两相关变量(身高与??活量)的Pearson相关系数=0.581>0,表示呈正相关;相关系数检验对应的概率P值=0.001,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性)即身高与肺活量之间的相关性显著。
图三:两相关变量(体重和身高)的Kendall相关系数=0.558>0,表示呈正相关;相关系数检验对应的概率P值=0.000,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性)即身高与体重之间的相关性显著。
两相关变量(身高与体重)的Spearman相关系数=0.740>0,表示呈正相关;相关系数检验对应的概率P值=0.000,小于显著性水平0.05,应拒绝原假设(两变量之间不具有相关性)即身高与体重之间的相关性显著。
图四:两相关变量(身高和肺活量)的偏相关系数=0.246,呈较弱的正相关;对应的偏相关系数双侧检验概率P值=0.199,大于显著性水平0.05,应接受原假设(两变量之间不具有相关性)即身高与肺活量之间的相关性不显著。
不过,与身高与肺活量的相关分析比较:身高与肺活量的Pearson相关系数=0.581,相关系数检验对应的概率P值=0.001。说明控制变量(体重)使得身高与肺活量的相关性降低。
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