spss與基礎統計2-文庫吧

【正文】 t a l男女To t a l高小以下 初中高中中?；蛑屑?大專以上文化程度To t a l自變量 因變量 人數 行百分比 列百分比 總百分比 邊緣百分比 邊緣百分比 條件百分比 32 列聯分析的原理： 自變量發生變化，因變量取值是否也發生變化。 比較邊緣百分比和條件百分比的差別 。 41） 變量關系強度的含義 : 指兩個變量相關程度的高低。統計學中是以準實驗的思想來分析變量相關的。通常從以下的角度分析： A）兩變量是否相互獨立。 B）兩變量是否有共變趨勢。 C）一變量的變化多大程度上能由另一變量的變化來解釋。 4 列聯變量的關系強度測量 42） 雙變量關系強度測量的主要指標 定類 定序 定距定類卡方類測量 卡方類測量E t a 系數定序? S p e a r m a n相關系數? 同序 異序對測量S p e a r m a n 相關系數定距P e a r s o n 相關系數43）卡方測量的原理： 卡方測量用來考察兩變量是否獨立 (無關 )。 其原理是根據這一概率定理：若兩變量無關，則兩變量中聯合事件發生的概率應等于各自獨立發生的概率乘積。 jiijP.??在列聯表中，這一定理就具體轉化為： 若兩變量無關，則兩變量中條件概率應等于各自邊緣的概率乘積。反之，則兩變量有關，或，兩變量不獨立。 示例 患肺癌 未患肺癌吸煙 6 24 30%不吸煙 14 56 70%20% 80% 100%15 15 65 5 觀察值 邊緣概率 邊緣概率 期望條件概率 9 9 9 9 殘差 由此可見， 期望值（獨立模型）與觀察值的差距越大，說明兩變量越不獨立，也就越有相關。 因此，卡方的表達式如下： 卡方的取值在 0~∞之間。卡方值越大，關聯性越強。在 SPSS中，有 Pearson X2和相似比卡方（ Likelihood Ratio X2 ）兩種。 ?? ??j i ijijijEEOX 22 )(44） 的改進標準化系數 ： 為使 值有一固定的區間，便于比較，采用了以下幾個修正： 2X2XA、 φ系數（ Phi）： (0~1), 適用于 2 2表。 B、 列聯系數（ Contingency Coefficient）： (0~1)，適用任意表。 C、 Cramer V系數： (0~1)，適用任意表。 D、 λ系數 (Lambda)： (0~1)，適用任意表。 E、 Goodman Kruskaltau系數 : (0~1)，適用任 意表。 5 列聯統計命令： Statistics— Summarize— Crosstabs 第五講 SPSS的雙變量關系描述統計（二） 分組平均數比較（方差分析） 分組平均數比較的含義 當一個變量為定類變量，另一變量為定距變量時，兩變量間是否有關，通常以分組平均數比較的方法來考察。即按照定類變量的不同水平來分組，看每個分組的定距變量的平均數是否有差異。不同組間的平均數差異越小，兩個變量間的關系越弱；相反，平均數差異越大，變量間關系越強。 分組平均數比較的格式 不同性別的分組平均數比較現在每月工資7 5 2 . 4 0 452 5 7 3 . 1 36 0 1 . 9 7 409 4 1 3 . 1 66 8 0 . 9 5 861 5 0 8 . 8 2性別男女T o t a lM e a n NS t d .D e v i a t io n不同文化程度的分組平均數比較現在每月工資3 0 2 . 8 6 7 1 3 7 . 9 34 6 0 . 2 8 18 1 7 6 . 6 47 7 3 . 5 0 22 1 3 8 6 . 8 25 4 6 . 9 5 213 3 2 6 . 5 86 7 6 . 5 7 312 4 7 0 . 1 87 9 3 . 6 6 146 4 6 0 . 9 18 2 8 . 8 6 125 6 1 8 . 1 96 6 6 . 0 0 15 3 2 5 . 0 06 0 3 . 3 3 3 1 9 4 . 4 46 8 0 . 9 5 861 5 0 8 . 8 2文化程度不識字或識字很少初小高小初中高中中?；蛑屑即髮４髮W本科研究生以上未回答T o t a lM e a n NS t d .D e v i a t i o n定類 — 定距變量的關系強度測量 定類變量和定距變量的關系強度測量采用 F統計的方法，即方差分析。 31 F統計的原理 F統計的目的是分析分組的平均數是否相等。如果相等，說明組間沒有差別；如果不相等，說明組間平均數有差異，這時分組是有效的。但 F統計獨特的地方是，它并不直接利用平均數來比較，而是利用與方差有關的統計指標總變差（ SST）、組間變差（ SSB）、組內變差（ SSW）的關系來進行判別。 男 女 收入 Y總 =800元 Y女 =800元 Y男 =800元 男 女 收入 Y總 =800元 Y女 =600元 Y男 =1000元 收入 y 女男yYi yYi 男y男 女 男yy女2)( )(???yySSTij總變差 2)( )(???? jijyySSW組內變差 2)( )(???ySSBj組間變差SST=SSB+SSW 三者的關系是 ： SST是總變差，即未分組的數據的變差，總方差的分子 。 SST＝ SSB+SSW 2)(??? yySSTijSSB是組間變差，各組平均數與總平均數的離差平方和 SSW是組內變差，每組數據和該組平均數的離差平方和。 2)(??ySS Bj2)(????jijyySSW工業社區 商業社區 農業社區 組間 總計國家1 國家2 國家3 國家4 國家5 國家6 國家7 國家8 平均數 方差變差樣本量 8 8 8 24兇殺率工業社區 商業社區 農業社區 組間 總計國家1 國家2 國家3 國家4 國家5 國家6 國家7 國家8 平均數 方差 變差 1 5 5 . 4 5 8 6 . 3 8 1 3 9 . 5 0 樣本量 8 8 8 24組內變差和SSW 組間變差和SSB 兇殺率由于方差和變差標志著每一數據對其平均數的偏離（即異質性），因此， F值（ F=SSB/SSW）含義就可理解為組間異質性和組內異質性的比較。 F值的范圍在 0到正無窮大之間。當 F值 1，則說明組與組間的差別大于組內的差別，也就說明這時組間平均數的差異是存在的。 工業社區 商業社區 農業社區 組間 總計國家1 國家2 國家3 國家4 國家5 國家6 國家7 國家8 平均數 方差 變差 1 5 5 . 4 5 8 6 . 3 8 1 3 9 . 5 0 樣本量 8 8 8 24組內變差和SSW 組間變差和SSB F 值＝ ( S S B / d f ) / ( S S W / d f ) 兇殺率32定類 — 定距變量的關系強度系數 Eta2 F值和列聯統計中的 X2一樣，取值范圍在 0到正無窮大之間。因此，也需要對 F值加以修正，形成一個標準化的關系系數。 Eta2就是這樣的一個系數。 Eta2=SSB/SST 即在總變差中，組間變差所占的比例。 Eta2的取值范圍在 0~+∞之間，越接近 1，就表明組間差異越大；越接近 0，就表明組間平均數趨于一致。 工業社區 商業社區 農業社區 組間 總計國家1 國家2 國家3 國家4 國家5 國家6 國家7 國家8 平均數 方差 變差 1 5 5 . 4 5 8 6 . 3 8 1 3 9 . 5 0 樣本量 8 8 8 24組內變差和SSW 組間變差和SSB F 值＝ ( S S B / d f ) / ( S S W / d f ) 兇殺率Eta2= 不同 性別的 分組平 均數 比較現在 每月工 資7 5 2 .4 0 4 5 2 5 7 3 .1 36 0 1 .9 7 4 0 9 4 1 3 .1 66 8 0 .9 5 8 6 1 5 0 8 .8 2性別男女T o t a lM e a n NS t d .D e v i a t io n性 別與 工資 的 方差 分析 表 （ A N O V A ）a4858896. 821 1 4858896. 8 1 9 . 1 6 4217789827. 6 859 2 5 3 5 3 8 . 7 9 8222648724. 4 860B e t w e e n G r o u p sW i t h in G r o u p sT o t a l現在 每月工資 * 性別S u m o fS q u a r e s dfM e a nS q u a r e Fa . 關系強度的測量（ M e a s u r e s o f A s s o c i a t i o n ）. 1 4 8 . 0 2 2現在每月工資* 性別E t a E t a S q u a r e d4 SPSS中分組平均數和方差分析的統計命令 Statistics— Compare Means— Means 第六講 SPSS的雙變量關系描述統計（三） 相關 1 定距 — 定距尺度 （ Pearson Cor.） 1）相關的含義 : 相關 (Correlation)是用來作兩個定距變量關系的統計分析，考察兩變量是否存在共同變化的趨勢。如年齡與收入。 2 ）積矩相關的統計原理： 兩變量共同變化的趨勢在統計中用 共變異數（ Covariance） 來表示。即 A變量的取值從低到高（或從高到低）變化時， B變量是否也同樣發生變化。 當兩變量在同一方向上變化，稱為有正相關；