spss回归分析相关分析.pptx

相关分析Correlations如果仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势，并用适当的统计指标描述。这就是相关分析。如果要把变量间相互关系用函数表达出来，用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值，这就是回归分析。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，它们的相互结合能够达到较为理想的分析效果是将数据以点的形式画在直角坐标系上，通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及它们的强弱程度和方向。实际操作：①表示一对变量间统计关系的散点图②将纵轴变量选入【Y轴】，③将横轴变量选入【X轴】，④将分组变量选入【设置标记】:用该变量分组，并在一张图上用不同颜色绘制若干个散点图。⑤将标记变量选入【标注个案】：将标记变量的各变量值标记在散点图相应点的旁边。2.对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断。由于存在随机抽样和样本数量较少等原因，通常样本相关系数不能直接用来说明样本来自的总体是否具有显著的线性相关而需要通过假设检验的方式对样本来自的总体是否存在显著的线性相关关系进行统计推断。基本步骤是：（1）提出原假设，即两总体无显著的线性关系。（2）选择检验统计量，即不同的相关系数。（3）计算检验统计量的观测值和对应的概率值。（4）决策：p与a的关系。Pearson系数用来度量定距型变量间的相关系数。积距相关分析，即最常用的参数相关分析，适用于双正态连续变量。2Spearman等级相关系数Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系，设计思想与Pearson简单相关系数相同，只是数据为非定距的，故计算时不直接采用原始数据而是利用数据的秩，用两变量的秩代替代入Pearson简单相关系数计算公式于是其中的和的取值范围被限制在1和n之间，且可被简化为：3.Kendall相关系数用非参数检验方法度量定序变量间的线性相关关系利用变量秩数据计算一致对数目和非一致对数目。当两个变量具有较强的正相关关系，则一致对数目较大，非一致对数目较小，当两个变量具有较强的负相关关系，则一致对数目较小，非一致对数目较大，当两个变量相关性较弱，则一致对数目和非一致对数目大致相等（3）偏相关分析也称净相关分析，它在控制其他变量线性影响的条件下分析两变量间的线性关系，所采用的工具是偏相关系数。（4）控制变量个数为1时，偏相关系数称一阶偏相关；控制两个变量时，偏相关系数称为二阶偏相关；控制变量的个数为0时，偏相关系数称为零阶偏相关，也就是简单相关系数。（2）对样本来自的两总体是否存在显著的净相关进行推断，检验统计量为：其中，r为偏相关系数，n为样本数，q为阶数。t统计量服从n-q-2个自由度的t分布。回归分析：通过一个（些）变量的变化解释另一变量的变化（二）回归分析的种类按自变量的多少分简单（一元）回归：y=a+bx复（多元）回归：y=0+1x1+2x2+…+nxn按回归方程式的特征分线性回归：因变量为自变量的线性函数。y=a+bx一元线性回归方程非线性回归：因变量为自变量的非线性函数回归方程的方差分析在给定样本中，SST不变，如果实际观测点离样本回归线越近，则SSR在SST中占的比重越大，因此回归直线的拟合优度可用下面的判定系数（可决系数）测度判定系数(coefficientofdetermination)的取值范围：越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。定义：观察值与回归值之间的平均误差。公式拟合优度检验拟合优度检验主要用来检验样本回归函数与实际观测点的“接近”程度，可用判定系数(或相关系数、估计标准误差）测度。显著性检验线性关系的检验回归系数的检验多元线性回归的条件逐步回归法Stepwise拟合优度检验显著性检验残差分析回归分析的三个重要指标共线性诊断Collinearitydiagnostics对于一元回归，若散点图的趋势不呈线性分布，可以利用曲线估计方便地进行线性拟合(liner)、二次拟合(Quadratic)、三次拟合(Cubic)等。采用哪种拟合方式主要取决于各种拟合模型对数据的充分描述(看修正AdjustedR2-->1)Logistic回归大部分人还是说不清楚，，然后可以尝试分析这些原因是否继续愿意献血与性别之间的，，这是否还有意义呢spss回归分析相关分析，您现在浏览的是!简单散点图：生成一对相关变量的散点图重叠散点图：生成多对相关变量的散点图矩阵散点图：同时生成多对相关变量的矩阵散点图三维散点图：生产成三个变量之间的三维散点图计算相关系数：对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量，常用的相关系数主要有Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall相关系数等。1.Pearson简单相关系数（适用于两个变量都是数值型的数据）Pearson简单相关系数的检验统计量为：正态