第八章SPSS的相关分析和线性相关分析课件.ppt

第八章 SPSS的相关分析和线性回归分析;第一节相关分析和线性回归分析概述;; 正线性相关 线性相关 负线性相关 统计关系 非线性相关;第二节 相关分析;散点图它指将数据以点的形式画在直角平面上。弱相关、强线性相关、强正线性相关、强负线性相关、非线性相关;相关系数;;Pearson简单相关系数;Spearman相关系数;Kendall 相关系数;计算相关系数的基本操作（以高校科研研究.sav为例）;第三节偏相关分析;偏相关分析和偏相关系数; ;偏相关分析的基本操作及应用以高校科研研究.sav为例;在投入高级职称的人年数作为控制变量的条件下，课题总数和论文数之间的偏相关系数为-0.14，呈极弱的负线性相关关系。可见，偏向关分析对辨别变量间的虚假相关有极为重要的作用;第四节 回归分析;;一元线性回归; 一元线性回归分析;一元线性回归分析的主要任务是：;2.预测与控制;（2）控制;3.一元线性回归SPSS操作及应用以腿长与身高的关系.sav为例;由于调整的判定系数较接近1，因此认为模型拟合优度较高 ;通过该表得到模型系数的概率值可以发现，常数项系数差异不显著，而身高的系数差异显著，因此可以留在模型中，即该模型为： ;练习; 多元线性回归;;2.模型参数估计;解得估计值;3.多元线性回归中的检验与预测; 4.线性回归例子应用;此概率值小于0.05，因此拒绝原假设，即认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系显著，可建立线性模型。;通过采用逐步回归分析得到上面两表中各项系数的概率P值与0.05相比，发现只有投入年人数的系数差异显著，即对方程有用，其余的系数都没用，因此不能保留在方程中，所以最后得到的模型为： ;练习