统计学 相关性 19页

统计方法与数据分析第五讲相关分析\n1.相关分析：定义ò相关分析检验变量间是否存在显著地共变关系。ò通常用相关系数（correlationcoefficient）r表示，这个系数在+1和–1之间变化。\n1.相关分析：分类ò按照关系的强度，相关分析可以分为:–高度相关(│r│≥0.70)–中度相关(040(0.40≤│r│≤070)0.70)–低度相关(│r│≤0.40)ò按照关系的方向，相关分析可以分为:–正相关(r>0)–负相关(r<0)–零相关(r=0)\n2.BivariateCorrelationòBivariate，即双变量相关分析，只是分析两个（或多个）定距变量（intervaldata）或两个（或（多个）定序变量（ordinaldataordinaldata）之间的共变关系。òThePearsonThePearsonr（皮尔逊相关）–isthemostfrequentlyusedmeasureofcorrelation;–isappropriateforisappropriateforintervaldataintervaldata;òTheSpearmanρ（斯皮尔曼相关）–isappropriateforisappropriateforordinaldataordinaldataorfororforintervaldataintervaldataandordinaldata\n2.BivariateCorrelation:Exampp()le(1)ò现要考察“双语教学态度”与“学习收获”之间是否具有显著的相关关系？ò解题：–目的：考察定距变量（intervaldata）间相互关系–变量：“双语教学态度”和“学习收获”均为定距变量（intervaldata），因此，应该使用双变量相关检验（Bivaritiate）中的PlPearsoncorrelattiion。\n2.BivariateCorrelationExampp()le(1):SPSSòAnalyze>Correlation>BivariateAnalyze>Correlation>BivariateòClick“双语教学态度”and“学习收获”to“Variables”òTick“Pearson”inCorrelationCoefficientsòClick“Options”buttonandtick“Meansandstastandardndarddedeviationsviations”aandnd“CoContinuentinue”bacbackkòClick“OK”toruntheanalysis\n\n\n\n2.Exampp()le(1):Outpput\n2.Example(1):ScatterPlotòGraphs>Scatter/Dot…>“SimpleScatter”>“Define”òThetwocorrelatedvariablesintoThetwocorrelatedvariablesinto“YAxisYAxis”and“XAxisXAxis”respectivelyand“OK”d“OK”\n2.皮尔逊相关结果在论文中的呈现方式ò皮尔逊相关分析显示，双语教学态度与学习收获之间具有显著的高度正相关关系(r=0.726,p<0.05)。\n2.BivariateCorrelation:Exampp()le(2)ò现要考察“专业知识收获分组”与“英语学习收获分组”之间是否具有显著的相关关系？ò解题：–目的：考察定序变量（ordinaldata）间相互关系–变量：“专业知识收获分组”和“英语学习收获分组”均为定序变量（ordinaldata），因此，应该使用双变量相关检验（Bivaritiate）中的SlSpearmancorrelattiion。\n2.BivariateCorrelationExampp()le(2):SPSSòAnalyze>Correlation>BivariateAnalyze>Correlation>BivariateòClick“专业知识收获分组”and“英语学习收获分组”to“Variables”òTick“Spearman”inCorrelationCoefficientsòClick“OK”toruntheanalysis\n\n\n2.Exampp()le(2):Outpput\n2.斯皮尔曼相关结果在论文中的呈现方式ò斯皮尔曼相关分析显示，专业知识收获与英语学习收获之间具有显著的高度正相关关系(ρ=0.697,p<005)<0.05)。\n2.BivariateCorrelation:Exercisesò练习1：–“双语教学态度”与“英语学习收获”之间是否具有显著相关关系？ò练习2：–“英语学习收获分组”与“教师英语水平分组”之间是否具有显著相关关系？