《列联分析》课件.pptVIP

*******************列联分析列联分析是一种广泛使用的数据分析方法,它可以用来探究两个分类变量之间的关联性。通过构建列联表并计算关联度指标,我们可以深入了解不同特征之间的相互影响。列联分析的定义和特点列联分析的定义列联分析是一种研究定性变量之间关系的统计分析方法。它主要用于分析两个或多个分类变量之间的相关性。分类变量分析列联分析适用于分类变量的关联性分析,可以帮助发现变量之间的潜在联系和模式。基于列联表统计列联分析通过构建列联表,采用卡方检验等方法对变量间的相关性进行统计分析。列联分析的应用场景市场营销分析销售数据与客户特征之间的关系,优化营销策略。人力资源管理评估员工绩效,预测员工离职风险,提高人才管理效率。医疗健康探索疾病发病原因,预测疾病发生风险,提高诊疗决策质量。社会科学研究分析社会问题与人群特征的关系,支持政策制定与社会治理。变量的类型及量化分析数值型变量包括连续变量和离散变量,可进行数学运算并得出统计量。分类型变量包括有序变量和名义变量,描述对象的属性特征。量化分析将分类型变量编码为数值以便进行统计分析。双列联表的建立1确定变量类型识别分析中涉及的各个变量的类型2编制数据表格根据变量类型安排好行列排列顺序3填写观测频数将统计收集到的观测值填入相应单元格4计算边际频数计算各行列的边际频数以便后续分析5归一化处理将观测频数转换为频率或百分比形式建立双列联表的关键在于科学地确定分析变量的类型和层次,并根据实际统计数据有序地填写观测频数。之后还需要计算边际频数,为后续的列联分析打下基础。最后还需要对原始频数进行归一化处理,以便更好地展现变量间的关系。单变量列联分析1分类变量的简单分析单变量列联分析主要用于分析单个分类变量的分布情况。可通过构建频数表或百分比表来描述变量的特点。2计算频数和百分比对于每个类别,计算其频数和占总频数的百分比,可以直观地反映变量的分布状况。3可视化呈现通过柱状图或饼图等可视化方式展示变量的分布状况,可以更清楚地展示数据特点。两变量列联分析1识别相关性分析两个分类变量之间的关系2量化效果计算相关性程度及统计显著性3预测未来根据现有数据预测未来趋势两变量列联分析是研究两个分类变量之间关系的重要方法。它可以识别这两个变量是否存在相关性,并量化这种相关性的程度。通过分析历史数据,还可以预测未来变量之间的关系走向,为决策提供依据。列联系数及其意义列联系数列联系数是衡量两个分类变量之间关联程度的指标。常用的有皮尔逊相关系数、φ系数和CramersV系数等。意义及解释列联系数的大小反映了两个变量之间的相关强度。值越大表示两变量关联程度越强,相互依赖性越大。可用于分析变量之间的关系。应用场景列联分析广泛应用于市场调研、社会统计、医疗诊断等领域,帮助找出变量之间隐藏的联系并进行深入分析。注意事项计算时需注意样本量、显著性水平等因素,才能得到可靠的结论。同时也要结合实际背景对结果进行解释。卡方检验的原理1比较观察值与期望值卡方检验基于比较观察到的频数数据与理论上预期的频数之间的差异。2评估差异的显著性使用卡方统计量计算两组频数差异的显著性水平,判断其是否具有统计学意义。3服从卡方分布卡方统计量服从自由度为(行数-1)*(列数-1)的卡方分布。4检验假设基于显著性水平检验原假设是否成立,从而得出结论。卡方检验的步骤确定假设首先要明确提出原假设H0和备择假设H1。计算测试统计量根据观察值和预期值计算卡方检验统计量。确定显著性水平选择适当的显著性水平α(通常为0.05或0.01)。查找临界值根据自由度和显著性水平从卡方分布表中查找临界值。做出决策将计算得到的卡方统计量与临界值进行比较,得出结论。卡方检验的条件与限制假设条件卡方检验要求随机样本来自符合正态分布的总体，且总体方差相等。样本量要求每个预期频数应大于5，否则检验结果可能不准确。检验前提变量应该是名义尺度或有序尺度，不能是比例尺度。局限性卡方检验只能判断是否存在关联,不能反映关联的强度和方向。列联表的标准化处理标准化数据展示将原始列联表中的数据转化为百分比形式,可更好地比较不同变量之间的关系。这种标准化处理有利于揭示数据之间的潜在联系。标准化计算方法通常采用行百分比、列百分比或总百分比等方式对列联表进行标准化处理,选择哪种方式取决于研究目的和数据特点。标准化结果分析经过标准化处理后,可以更清晰地观察变量之间的相关性,为进一步的统计分析奠定基础。列联分析在医疗健康领域的应用疾病风险预测列联