關聯性分析最全總結

2021-02-13 spss學習樂園

「世間萬物都有千絲萬縷的聯繫。」 

在科學研究中，變量之間是否有關聯性？關聯度有多大？下面給你答案.

兩隨機變量X、Y 之間存在一定的線性趨勢，稱為線性相關。

線性相關係數：Pearson積矩相關係數，相關係數的取值介於-1~1之間，越接近於1或-1，關聯程度越大。

資料類型：變量X與Y 均為隨機連續型變量且均滿足正態性

一般步驟：先作兩變量之間的散點圖，判斷變量之間是否存在線性趨勢，再作相關分析。

點擊☆【線性相關】

核心步驟→

秩相關，又稱等級相關，來描述兩變量之間的關聯程度，為非參數檢驗方法

秩相關係數：Spearman相關係數

資料類型：兩變量不服從正態分布或總體分布不明等資料，以及存在等級表示的資料。

點擊→☆【Spearman 秩相關】

  對於這種至少一個變量為無序分類變量的資料，通常採用獨立性 卡方檢驗（但與兩獨立樣本頻率的假設檢驗的結果解釋等不同）

相關係數：Pearson列聯繫數、Cramer V係數、φ係數（此法只適用於2X2表格）。

資料形式

             A

B

A1A2.AnB1



B2



.



Bn





點擊→【分類變量的關聯性分析】

對於此類資料，若將任何兩行（或兩列）頻數互換，其卡方值結果一致。因此，先前的獨立性卡方檢驗的φ係數，Cramer V係數則不適用。實際情況中，我們需考慮變量的有序性，常採用Gamma法。

在Gamma法中，通過Gamma係數可判斷關聯程度的大小。

點擊→【兩有序分類變量的關聯性分析】

此類資料一般是同一或相似的研究對象前後兩次所得的結果，通常採用McNemar檢驗來判斷。

資料形式

點擊→【配對設計的卡方檢驗】

指兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔除，分析另外兩個變量之間相關程度的過程。

例如：教育資源，家庭收入和學習成績三者中，教育資源與家庭收入有關，教育資源與學習成績有關，那麼家庭收入與學習成績是否有關？「教育資源」在「家庭收入」與「學習成績」之間是否起了連接「橋梁」作用？在這裡，「教育資源」就是第三個變量。

點擊→【偏相關分析】

是研究兩組變量間的相互依賴關係 ,把兩組變量之間的相互關係變為研究兩個新的變量之間的相關,而且又不拋棄原來變量的信息 ,這兩個新的變量分別由第一組變量和第二組變量的線性組合構成 ,並且兩組變量的個數可以是不同的 ,兩組變量所代表的內容也可以是不同的。

點擊→【典型相關分析】

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