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  • 两个变量与因变量相关性分析提问:用SPSS一个分析,有一个因变量和N个自变量,先做相关性发现有很变量与因变量有关,相关性也比较高.继续说,但是再做多重回归方程的时候只有3个因变量入选,其他都被排除了,那在写...

    两个变量与因变量相关性分析

    提问:用SPSS一个分析,有一个因变量和N个自变量,先做相关性发现有很多自变量与因变量有关,相关性也比较高.

    继续说,但是再做多重回归方程的时候只有3个因变量入选,其他都被排除了,那在写文章的时候那些被排除了的有相关性的因变量该怎么处理呢?

    这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.

    建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明他们不适合同时存在于模型中.

    追问:这个是所谓的共线性的问题么?那我做自变量两两之间的相关性检验,什么样的结果才能显示他们不适合同时出现在模型中呢?

    追答:你进行自变量之间的相关性检验,结果就会出来他们之间的相关性很高。 至于具体到模型中,得看具体的情况了,我也没有经验值。但是建模的时候一定要选择合适的变量进入方式。

    最佳答案:

    1.多重共线性的概念:

    所谓多重共线性(Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。

    完全共线性的情况并不多见,一般出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性。

    2.多重共线性产生的原因   主要有3各方面:   (1)经济变量相关的共同趋势   (2)滞后变量的引入   (3)样本资料的限制 3多重共线性的解决方法

    多重共线性的处理方法一般有如下的几种

    1 增加样本容量,当线性重合是由于测量误差引起的以及他仅是偶然存在于原始样本,而不存在于总体时,通过增加样本容量可以减少或是避免线性重合,但是在现实的生活中,由于受到各种条件的限制增加样本容量有时又是不现实的

    2剔除一些不重要的解释变量,主要有向前法和后退法,逐步回归法.

    前进法的主要思想是变量由少到多的,每次增加一个,直至没有可引入的变量为止.具体做法是首先对一个因变量y和m个自变量分别建立回归方程,并分别计算这m个回归方程的F值,选其最大者,记为Fj,,给定显著性水平F,如果Fj>F,则变量引入该方程,再分别对(Xj,X1),(Xj,X2)…(Xj,Xm)做回归方程,并对他们进行F检验,选择最大的Fi值,如果Fi.>F,则该变量引入方程,重复上述步骤,直到没有变量引入为止.

    后退法,是先用m个因变量建立回归方程,然后在这m个变量中选择一个最不显著的变量将它从方程中剔除,对m个回归系数进行F检验,记所求得的最小的

    一个记为Fj,给定一个显著性的水平,如果Fj逐步回归法,前进法存在着这样的缺点当一个变量被引入方程时,这个变量就被保留在这个方程中了,当引入的变量导致其不显著时,它也不会被删除掉,后退法同样存在着这样的缺点,当一个变量被剔除时就永远的被排斥在方程以外了,而逐步回归法克除了两者的缺点.逐步回归的思想是有进有出.将变量一个一个的引入,每引入一个变量对后面的变量进行逐个检验,当变量由于后面变量的引入而不变的不显著时将其剔除,进行每一步都要进行显著性的检验,以保证每一个变量都是显著的.

    理论上上面的三种方法都是针对不相关的的数据而言的,在多重共线性很严重的情况下,结论 的可靠性受到影响,在一些经济模型中,要求一些很重要变量必须包含在里面,这时如果贸然的删除就不符合现实的经济意义.

    3.不相关的系数法.当变量之间存在着多重共线性最直接的表现就是各个解释变量之间的决定系数很大.考虑到两个变量之间的决定系数众所周知, 在多元线性回归模型中, 当各个解释变量( 如Xi 与Xj, i≠j) 之间存在着多重共线性时, 其最直接的表现就是各个解释变量之间的决定系数(ri2,j)很大.ri2,j 很大, 则意味着重要变量Xi( 在本文中, 为研究方便, 我们始终假定Xi 相对于Xj 而言, 是一重要变量, i≠j) 的变化能够说明Xj 的变化.如两者之间的r2,j=90%, 则我们以说, Xi 的变化说明了Xj 变化的90%,而剩余的( 1- ri2,j) 部分,则是由Xj 自身的变化说明的.由此决定, 在反映被解释变量(Y)与解释变量Xi,Xj 之间的关系时, 对于解释变量Xj 来说, 并不需要用全部的信息来解释被解释变量的问题, 而只需要用剩余的( 1- ri2,j) 部分的信息来解释就足够了,因为有ri2,j 部分的信息是与Xi 相重复的, 已由Xi 解释了.由此出发, 如果我们能够在保留重要变量(Xi) 全部信息的同时, 以重要变量(Xi) 为基础, 对其他的解释变量进行一定的线形变换, 使之转换为一个新变量, 如将Xj 转换为Xjj , 并且使得Xi 与新变量Xjj 之间的决定系数( ri2,jj) 降低到最小程度———如( 1- ri2,j) , 则就可以消除多重共线性.

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  • 具体查看:两个变量间的线性相关关系(SPSS:线性相关分析)一个连续变量与一组(个)连续变量之间的相关关系可以采用“多重线性回归分析”,计算复相关系数。具体查看:步态预测老年人动态平衡能力(SPSS:多重线性...

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    1.常见的几种相关

    两个连续变量之间的线性相关关系可以采用“简单相关分析”,计算Pearson积差相关分析或Spearman秩相关分析。具体查看:两个变量间的线性相关关系(SPSS:线性相关分析)一个连续变量一组(多个)连续变量之间的相关关系可以采用“多重线性回归分析”,计算复相关系数。具体查看:步态预测老年人动态平衡能力(SPSS:多重线性回归分析-逐步回归)一组连续变量另一组连续变量之间的相关关系可以计算“典型相关分析”。
    2.典型相关分析的基本思路采用类似主成分分析的方法,在两组连续变量中分别提取变量的线性组合(综合变量),使两组的综合变量间具有最大的相关性。2. 在两组连续变量中分别提取第二对线性组合,使提取的综合变量与第一对线性组合不相关,但是第二对线性组合之间具有最大的相关性。如此下去,直到无法提取具有相关性的线性组合为止。提取的综合变量被称为“典型变量”。第i对典型变量之间的相关系数被称为第i典型相关系数。简单线性相关和复相关都是典型相关的特例。
    3 案例老年人静态平衡能力与动态平衡能力之间的典型相关分析(1)实验设计简介测试老年人静态平衡和动态平衡指标。动态平衡指标:Center、VM、HM、Rot. speed。静态平衡指标:Lng、Area、Lng/A。(2)SPSS操作1)分析-相关-典型相关性acfeeb0d2d06716efcccf70ed3ab6255.png图2

    2)动态平衡四个指标放入“集合1”,静态平衡三个指标放入“集合2”

    点击“确定”,查看结果。d777c5e90c1eb93bed5c34f667918446.png图3(3)SPSS结果f1bada355ed2bca5c075ecc96e1d4ba0.png图4图4中,第1行为动态平衡和静态平衡的第1对典型变量之间相关分析的结果。第2行为第2对典型变量之间相关分析的结果。第1典型相关系数为0.812,第2典型相关系数为0.607,对典型相关系数的Wilks检验结果表明,第1和第2典型相关系数的P<0.05,说明动态平衡和静态平衡存在相关性。第3典型相关系数不具有统计学意义,不需要考虑。由于典型变量是从原始变量提取出来的,所有需要根据典型变量的意义具体考虑两者的相关特征。e9687a5f641a6f883e12361f6c80f8fe.png图5图5中,指标的标准化典型相关系数的绝对值越大,说明指标对典型变量的贡献越大。动态与静态典型相关分析的第1对典型变量中,对代表动态平衡的典型变量U1贡献较高的指标为Center、HM,对代表静态平衡典型变量V1贡献较高的指标为Area、Lng/A;第2对典型变量中,对代表动态平衡的典型变量U2贡献较高的指标为HM、Center,对代表静态平衡典型变量V2贡献较高的指标为Lng、Area。e2be2dd06681966e927e8a8b7ebd2def.png图6

    典型载荷是原始变量与其典型变量之间的相关系数。两次提取典型变量时,相关系数的差异性在一定程度上也能体现所提取信息的差异性。一般而言,差异性越大,典型变量对样本信息的概括性越好。

    图6中,动态与静态的典型相关分析中,第1对典型变量和第2对典型变量对应的相关系数方向相反,说明两次提取的动态或静态成分差异较大。动态与静态典型相关分析的第1对典型变量中,Center、HM、VM与表示动态平衡的典型变量U1具有负相关关系,Rot.speed与U1具有正相关关系,所以,此处U1为“低优指标”,U1越小,动态平衡能力就越好;Lng、Area与表示静态平衡的典型变量V1具有负相关关系,Lng/A与V1几乎没有相关性,所以,此处V1为“高优指标”,V1越大,静态平衡能力就越好。U1与V1的典型相关系数为0.812(图4),所以主要代表Center、HM的动态平衡成分与主要代表Area、Lng/A的静态平衡成分具有较高的负相关关系(r=-0.812)。同理,U2与V2的典型相关系数为0.607,主要代表HM、Center的动态平衡成分与主要代表Lng、Area的静态平衡成分具有中等的负相关关系(r=-0.607)。1a3a08d7a3f412ebba646ba04291c624.png图7交叉载荷体现了原始变量与其对立的典型变量之间的相关系数,表示原始变量被其对立典型变量预测的可能性。表7中,以相关系数的绝对值大于0.5为标准,动态与静态典型相关分析中,与V1具有一定相关性的为HM,与U1具有较高相关性的为Lng、Area,与U2具有一定相关性的为Lng/A。HM可以由主要代表Area、Lne/A的静态平衡典型变量V1预测,Lng和Area可以由主要代表Center、HM的动态平衡典型变量U1预测,Lng/A可以由主要代表HM、Center的动态平衡典型变量U2预测。相关系数分别为-0.506、-0.715、-0.748和-0.518,决定系数分别为0.26、0.51、0.56、0.27。可见,中间两个指标的预测效果较好,其余两个指标预测效果一般。小结,动态平衡和静态平衡测试中,除了给出上面的几个反映平衡能力的指标,还经常会给出动态得分、静态得分这样的能够总体概括动态平衡能力和静态平衡能力的指标。如果直接采用动态得分与静态得分的线性相关系数来表达两种平衡能力之间的相关性,则较为片面,因为动态平衡和静态平衡都包括了不同的评价维度(类似“体质”,包括形态、机能、素质等几个方面)。因此,可以采用典型相关分析,根据典型变量的典型相关系数、标准化典型相关系数、典型载荷、交叉载荷等揭示动态平衡与静态平衡之间存在的内部联系。

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  • SPSS实现两变量相关分析

    千次阅读 2020-10-05 00:54:23
    SPSS实现两变量相关分析目的适用情景数据处理SPSS操作操作1操作2SPSS输出结果分析结果1结果2综合结果知识点 目的 之前直接研究两个变量的相关关系,现在了一个影响因素,为了排开这个因素对两个变量之间相关...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    之前直接研究两个变量的相关关系,现在多了一个影响因素,为了排开这个因素对两个变量之间相关关系的影响。如控制C,研究A和B的相关关系。

    适用情景

    Pearson检验:正态分布数据
    Spearman,Kendall等级相关系数:有序数据或非正态数据。

    数据处理

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    燃料效率*价格

    在这里插入图片描述
    燃料效率*马力

    在这里插入图片描述
    马力*价格

    SPSS操作

    分析——相关——偏相关性

    操作1

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    操作2

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    SPSS输出结果分析

    结果1

    在这里插入图片描述
    第一个分析检验的是控制燃料效率,观察马力和价格的相关关系。
    可以看到在不控制变量时,价格和马力显著(P=0<0.05)正相关(相关性=0.843>0)。同时也可以看到燃料效率和马力是显著(P=0<0.05)负相关(相关性=-0.615<0)。
    但当控制燃料效率的影响时,价格和燃料效率相关性为0.786,显著性为0<0.05拒绝原假设,认为显著正相关。所以得出结论,当控制燃料效率不变的前提下,价格和马力之间存在显著的正相关关系。

    结果2

    在这里插入图片描述
    第二个分析检验的是控制马力,观察燃料效率和价格的相关关系。
    可以看到在不控制变量时,价格和燃料效率显著(P=0<0.05)负相关(相关性=-0.492<0)。同时也可以看到燃料效率和马力也是显著(P=0<0.05)负相关(相关性=-0.615<0)。
    但当控制马力的影响时,价格和燃料效率相关性只有0.061,显著性为0.455>0.05接受原假设,认为相关性不显著。所以得出结论,当控制马力不变的前提下,价格和燃料效率之间不存在显著的相关关系。

    综合结果

    当控制马力不变的前提下,价格和燃料效率之间不存在显著的相关关系。
    当控制燃料效率不变的前提下,价格和马力之间存在显著的正相关关系。

    知识点

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  • 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存...相关分析的指标体系对于任何类型的变量,都可用相应的指标进行相关关系的考察,测量相关程度的相关系数有很。...

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    相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。

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    相关分析的指标体系

    对于任何类型的变量,都可用相应的指标进行相关关系的考察,测量相关程度的相关系数有很多。

    连续变量的相关指标

    一般使用积差相关系数,即Pearson相关系数表示。其数值介于-1~1之间。当两个变量间的相关性达到最大,散点呈一条直线是取值为±1,正负号表示相关的方向。如果两变量无关,取值为0。

    积差相关系数严格讲只适用于两变量呈线性关系,其有一定适用条件。当数据不满足适用条件可考虑使用Spearman等级相关系数来解决。

    有序变量的相关指标

    往往称为“一致性”。指行变量等级高的列变量等级也高,行变量等级低的列变量等级也低。两个指标的含义:当按两个变量的取值列出交叉表后,  代表两倍的一致对子数,  代表两倍不一致的对子数。一致对子数就是指行变量等级高的列变量等级也高。统计量:

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    名义变量的相关指标:(由卡方衍生)

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    SPSS中相应的功能

    交叉表:统计量的子对话框001f6e334ffcb244bde7f0578011391f.pnga18a0f3b429e767127707daa6eb85e77.png"相关”子菜单

    针对连续性变量的相关分析常用。

    双变量(bivariate)过程:进行“两个/多个变量间的参数/非参数相关分析”。多个变量给出两两相关分析的结果。
    偏相关(Partial)过程:对其他变量进行控制,输出控制其他变量影响后的相关系数。
    距离(Distance)过程:多用于因子分析、聚类分析和多维尺度分析的预分析。

    简单相关分析

    方法原理

    (1)直线相关:两变量呈线性关系;
    (2)曲线相关:存在相关趋势,但并非线性;
    (3)正相关和负相关:两变量增加趋势是否一致;
    (4)完全相关:相关程度亲密无间的程度。
    注:当变量为有序变量或者名义变量时,一般不考虑直线、曲线相关问题。

    系数计算

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    取值-1~1,r>0,正相关;r<0,负相关;  接近1,相关性好,接近哦,相关性差。

    相关系数的检验方法

    相关系数计算后需对其进行检验,H0:  ,两变量间无直线相关关系。主要是T检验。SPSS会给出相关系数值和最终的P值。

    积差相关系数的适用条件

    首先:考虑两变量是否可能存在相关关系。
    (1)积差香瓜系数只适用线性相关的情形,对曲线相关等并不适用
    (2)样本极端值对积差相关系数的影响较大。要慎重,剔除或者变换
    (3)积差相关系数要求相应变量呈双变量正态分布。(较宽松)
    其次:做散点图
    (1)看出是否存在相关趋势;
    (2)呈现线性趋势还是曲线趋势,是否可直接使用线性相关的积差相关系数;
    (3)是否有明显极端点。

    案例

    考察总信心指数值和年龄的相关性

    首先:变量均为连续变量,考虑使用两个连续性变量的相关性指标。

    其次:绘制散点图(略)

    对变量进行正态非参数检验:

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    正态性检验

    两则均不为正态,但由于条件3可放宽。因而采用Pearson和Spearman双重检验。

    步骤:“分析”——“相关”——“双变量相关性”

    ce45895b0e404e2624758373ad87e419.png

    结果:

    a0040e666ffb50afb24fd8cc0ec927bc.pngc0120eacb970f2a8f0ae6b56fb7f03e2.png

    pearson相关性结果Spearman相关性结果

    可以看出:给出相关系数、P值、样本数。相关pearson系数为-0.219,Spearman相关系数为-0.213.且P值<0.05.所以:两变量间的负相关是有统计学意义的,随着年龄的增加,总指数呈现减少的趋势。

    注:Spearman等级相关系数,又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小进行线性相关分析的,对原始变量的分布不做要求,属于非参数统计方法。

    Kendall等级相关系数:在“交叉表”——“统计量”中。用于反映分类变量的相关性的指标,适用于两个变量均为有序分类的情况。

    注意:秩相关系数和等级相关系数(均丢失变量某些信息)的绝对值都小于积差相关系数。

    偏相关分析

    方法原理:

    分析变量间的关系是,在计算积差相关系数,秩相关系数(spearman系数)、kendall等级相关系数是都没考虑第三方的影响。偏相关分析指在相关的基础上考虑两因素以外的各种影响因数,重新来考察两因素的关联程度。

    偏相关系数计算公式: 

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    案例

    控制家庭收入的影响后考察年龄对总指数的作用

    首先:查看三个变量之间的相关性。

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    添加3个变量两两之间的相关性

    结果显示:两两相关性都具有统计学意义。

    其次:采用偏相关进行分析。

    “分析”——“相关”——“偏相关”

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    偏相关输入

    结果:

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    偏相关分析的结果

    控制变量QS9后,年龄和总指数之间偏相关系数为-0.216,且具有统计学意义。在控制家庭收入后,年龄和总指数之间仍存在负相关性。

    文章来源:知乎

    版权为原作者所有

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    号主:兰博士,80后,南师大教育技术学博士,教育学博士后,河大副教授,硕导,教育领域的“学术拓荒者”。中国最具学术影响力学术交流社群——“中国学术圈(QQ群:371267208)”和“学术拓荒者(微信公众号:zgxsq2017)”的创始人,河大技术促进学习创新研究院负责人,酷爱(CoI)学习创新研究团队领衔人。目前被聘为多本国内外SSCI、CSSCI期刊匿名审稿人。研究方向主攻信息技术教育应用。研究兴趣范围涉及教育技术基本理论、教育技术学研究方法、网络教育与远程教育、网络探究学习社区、技术促进学习、外语教育技术、信息化教学设计、教师信息化能力建设与教师专业发展、数字化教学资源建设与开发、知识可视化表征、教育技术国际比较、职业教育信息化、学术论文写作等领域。先后主持和参研国家社科基金教育学重点招标项目、教育部人文社会科学研究、河南省教育科学“十三五”规划等10多项。在《教育研究》《高等教育研究》《电化教育研究》等CSSCI权威期刊发表学术论文40余篇,多篇文章被人大复印报刊资料、高等学校文科学术文摘、中国社会科学网等全文转载。个人微信号:lgs767852569,邮箱:cqdxlgs@163.com

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  • SPSS-相关分析

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  • 我们已经知道,两个随机变量间的相关关系可以用简单相关系数表示,一个随机变量个随机变量的相关关系可以用复相关系数表示,而如果需要研究个随机变量个随机变量间的相关关系,则需要使用典型相关分析。...
  • 在之前的推文中我向大家介绍过双变量相关分析、偏相关关系等,今天我们来了解一种新的相关关系——典型相关。我们在进行相关性研究时,经常需要考察个变量与个变量之间,即两组变量之间的相关性,并研究它们之间...
  • SPSS(五)SPSS相关分析与线性回归模型(图文+数据集) 在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析与回归有着密切的联系 相关分析 任意变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个...
  • 问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-26 21:27:52
    问卷分析之SPSS相关分析、相关系数矩阵(Pearson) 一般相关性检验会用到两种系数:皮尔逊和斯皮尔曼。 这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量,而斯皮尔曼研究的是有序变量,例如大一、大二、大三这些中间...
  • 典型相关分析研究的是两组变量之间的关系,如{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。 具体来说,变量间的相关关系可以分为以下几种: 两个变量间的线性相关关系,可用简单相关系数 一个变量变量之间...
  • 选题,由于没法直接进行两两变量之间的相关性分析,在研究中一般较少用到。但是有时候考虑到问卷问题以及选项设计的合理性,选题的使用不可避免,今天我们介绍一下如何对选题进行分析。01选题样式选题的...
  • 如何用SPSS软件把调查问卷中一个维度的个问题合成一个变量,然后进行相关分析?求大神帮帮忙。 我的调查问卷共20个问题,分为四个维度,每个维度有5个问题。现在想把每个维度作为一个整体进行分析,可是无论怎么...
  • 1SPSS的一般线性模型中的多变量过程提供多因变量的方差分析。多因变量方差分析模型的因变量是尺度变量(连续变量)。分类变量作为固定因素变量,协变量必须是尺度变量。该模型是基于尺度因变量与作为预测因子的因素...
  • M:均值,SD:标准差实例:比如下图这个模型,我们对所有的因子做相关分析同时生产相关系数矩阵。 我们在SPSS中导入excel数据。因为每一个因子包含很题项,因此我们要对题项做个降维处理,把一个因子的题项变成一...
  • 有蛮的学生私信老徐问如何利用spss做相关性分析,其实相关性分析应该是spss分析中较为基础的一个功能应用,很学生可能是因为跨专业或者对统计软件了解较少,在没有经过系统学习的前提下,感觉云里雾里。...
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空空如也

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spss多变量相关分析