第七章 SPSS 统计相关分析.ppt

（二）列联表分析的功能 调用列联表分析过程可进行定类与定序资料列联表分析，一个行变量和一个列变量可组成一个二维列联表。而多个行、列、控制变量就可组成一个复杂的多维列联表。 在分析中可对二维和多维列联表资料进行统计描述和卡方检验，并计算相应的百分数指标。 列联表的格式 （三）列联表分析过程 列联表分析步骤： 按Analyze?Descriptive Statistics? Crosstabs 顺序打开 Crosstabs 主对话框。 Crosstabs 对话框 绘制各变量交叉分组下的频数分布柱形图 不输出列联表 Statistics 对话框 Cell Display 对话框 Table Format 对话框 决定各单元格的输出排列顺序： 以行变量取值的升序排列 以行变量取值的降序排列 （四）应用举例 为了探讨吸烟与慢性支气管炎有无关系，调查了339人，情况如下： 患慢性支气管炎 未患慢性支气管炎 吸烟 43 162 不吸烟 13 121 (1)录入数据“Crosstab.sav” 。变量h为频次；变量x为是否吸烟：1为吸烟，2为不吸烟；变量n为是否患病：1为患病，2为不患病。 (2)选择变量h进行加权。 (3)按Analyze--Descriptive Statistics--Crosstabs 顺序打开 Crosstabs 主对话框。将x变量 选入Row框作为行变量，将n变量 选入Column 框作为列变量。 (4)打开Statistics对话框，选中Chi-square\Contingency coefficient和Phi and Cramer’sV复选框，单击Continue返回。 (5)单击Cell按钮，打开Cell display对话框，选中observed和Expected 复选框，单击Continue返回；单击OK。 1.操作步骤 统计摘要表，列出观测量有效值个数、缺失值个数和总的个数。 2.输出结果及分析 吸烟与患病统计摘要表 吸烟与患病列联表 卡方检验 对称性检验表 第二节 二元定距变量的相关分析 一、简介 （一）spss相关分析简介 相关分析用于描述两个变量间联系的密切程度，其特点是变量不分主次，被置于同等的地位。检验的假设为相关系数为0。 在Analyze的下拉菜单Correlate命令项中有三个相关分析功能子命令Bivariate过程、Partial过程、 Distances过程。 （二）spss相关分析类型 Bivariate过程用于两个或多个变量间的相关分析，如为多个变量，给出两两相关的分析结果。 Partial过程，可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。 Distances过程用于对同一变量各观察单位间的数值或各个不同变量间进行相似性或不相似性分析。 （三）二元定距变量的相关分析 二元定距变量的相关分析是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。 Pearson简单相关系数用来衡量定距变量间的线性关系。 二、命令 例：某班级学生数学和化学的期末考试成绩如表（具体分数值略），现要研究该班学生的数学和化学成绩之间是否具有相关性。 操作步骤如下： 1.调用命令：Analyze/Correlate/Bivariate，弹出如下对话框，选择相应选项。 不显示统计检验的相伴概率，而以星号表示 选择数学、化学变量进入右侧的变量框 2.单击options按钮,出现Bivariate correlations：Options对话框，选择相应选项。单击continue按钮返回，按0K按钮执行。 计算某个统计量时，在这一对变量中排除有缺省值的观测值。 对于任何分析，有缺省值的观测值都会被排除。 对每一个变量输出均值、标准差和无缺省值的观测数。 对每一个变量输出叉积离差和协方差 数学成绩和化学成绩的相关性系数为0.742，两个星号表示用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即数学和化学显著相关，且为正相关。 第三节 二元定序变量的相关分析 一、定义 spearman和kendall’s tau-b等级相关系数用以衡量定序变量间的线性相关关系，它们利用的是非参数检验的方法。 对spearman和kendall’s tau-b等级相关系数的统计检验，分n≤30 和n＞30 两种情况。 二、命令 例如： 某语文老师先后两次对其班级学生同一篇作文加以评分。两次成绩分别记为变量“作文1”和“作文 2”（具体分数值略）。问两次