实验六--相关与回归.ppt

文档介绍：实****六相关与回归
重点:
SPSS中correlate菜单的使用
SPSS中regression菜单的使用
难点:
使用正确的统计方法
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内容:
一、线性相关二、秩相关三、回归分析
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一、线性相关
:X、Y服从双变量正态分布的连续型变量。
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(correlation coefficient)
用r表示。描述两个变量直线相关的方向和紧密程度。r的取值范围:-1≤ r ≤1。r>0为正相关, r<0为负相关,|r|愈接近1,说明两变量关系愈密切。总体相关系数用ρ表示。
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例1
从男青年总体中随机抽取11名男青年组成样本,分别测量每个男青年的身高和前臂长,数据如下,试计算身高与前臂常之间的相关系数。(假设该资料服从正态分布)
身高(cm)X 170 173 160 155 173 188 178 183 180 165 166
前臂长(cm)Y 47 42 44 41 47 50 47 46 49 43 44
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先作散点图,判断两变量之间有无相关和线性趋势,只有这两者存在,才能做后续的分析。
Graphs→Scatter→Simple 作散点图
Y Axis框: y Y为纵轴
X Axis 框:x X为横轴
OK
Analyze → Correlate → Bivariate
Variables框:X 、Y 选入要分析的两个变量
Pearson Spearson 要求计算Pearson 和Spearson相关系数
OK
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结果
总体相关系数的假设检验
(1)查表法
(2)t检验
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分析步骤如下(两变量的相关分析):
(1)建立假设,确定检验水准
H0: ρ=0 H1: ρ≠0; a= (双侧)
(2)计算统计量
从spss结果可见,身高与前臂长之间有线性趋势,
相关系数r=.
(3)确定p值,作出推论
统计学的结论:经假设检验p=,p<,,拒绝H0,身高与前臂长之间存在正相关;
专业的结论:可认为男青年的身高与前臂长之间存在正相关。
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