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  • 多个变量多个变量用SPSS如何分析?提问:我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2...

    多个自变量多个因变量用SPSS如何分析?

    提问:

    我是在做问卷,然后是要研究A与B两个问题之间的关系.然后AB分别设定了n个问题,从完全不符合到完全符合设为1到5的数值.昨晚问卷后我就有A1,A2……An这些自变量,然后B1,B2……Bn这些因变量,都有数值,要分析A对B的影响,该怎么办?

    实在不能直接分析能不能用简单相加的方法,就是把一个问卷的A1到An加起来,B1到Bn加起来,然后再把所有问卷放在一起分析,这样可不可以?

    如果用因子分析提取主成分的话,就只能把收集来的所有问卷的A1提取一个主成分,所有问卷的A2提取一个主成分以此类推,可是我想要的是一个问卷中的A1到An提取一个主成分,

    如果不能的话能不能简单相加啊……

    精彩回答:

    可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析(当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多变量方差分析).最后,如果想考察两者的线性的数量关系,可以再做回归分析.

    因子分析的步骤:菜单栏”分析”——“降维”——“因子分析”,在变量框里分别选入变量,记住将因子得分保存为新的变量.

    方差分析的步骤:分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量”框内,将自变量选入”固定因子“框内,点确定.

    回归分析:分析——回归.选择线性或曲线模型.

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  • SPSS-两变量相关性分析

    千次阅读 2020-12-28 21:14:06
    个变量之间存在确定性:关系不确定关系(会存在一定的波动范围),就好比你的亲生母亲绝对只有一个,而你的亲叔叔可能有好几个(可以在1叔—4叔之间波动)相关性一般分为 1:强正相关关系 (一个值会随着另一个值的...

    两个变量之间存在确定性:关系和不确定关系(会存在一定的波动范围),就好比你的亲生母亲绝对只有一个,而你的亲叔叔可能有好几个(可以在1叔—4叔之间波动)

    相关性一般分为   1:强正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而增加,增加幅度很明显)

    2:弱正相关关系   (一个值会随着另一个值的增加而稍增加,增加幅度不太明显,但是有变化趋势)

    3:负正相关关系  (一个值会随着另一个值的增加而减少,减少幅度很明显)

    4:弱负相关关系   (同弱正相关关系一个原理)

    5:非线性相关关系 (说明两个变量之间没有明显的线性关系,却存在着某种非线性关系,比如:曲线,S型,Z型等等)

    6:不相关   (两者之间,没有相关性)

    两变量的相关性研究,相对来说,比较容易,如果是多变量之间的相关性研究,会比较复杂一些,因为要确定哪些是显著的,哪些是不显著的,以及相关系数的大小(强弱等),深入研究,可能会涉及:回归分析 和 因子分析。

    废话说了一堆,下面开始进入主题,以“肺活量数据”为例,分析体重和肺活量之间是否存在相关性,以及相关性的强弱等,数据如下所示:

    先对两个变量之间的关系进行初步评估,采用“图形构建器“进行初步评估,打开SPSS,点击”图形——图标构建程序——选择散点图

    进入如下所示界面:

    选择“简单散点图” 将“简单散点图”拖动放入 上面右侧的“空白处” 将 体重变量拖入右侧作为X轴, 将肺活量拖入右侧作为Y轴,得到如下所示的界面:

    点击确定,会得到“相关性的散点图”,如下所示:

    从上图可以看出,两个变量之间,很明显存在相关性,随着“体重”的增加,肺活量也呈现出“增加”的趋势 (属于 正相关关系),下面进一步研究两者相关性的强弱

    点击“分析——相关——双变量,进入如下所示的界面:

    将“体重”和“肺活量”两个变量,分别拖入右侧框内,在相关系数 一栏中,勾选“pearson,   kendall   以及spearman 三个选项

    显著性检验中,随便勾选哪一个都可以,因为我们已经确立两者之间呈现正相关关系,所有,采用“单侧检验”也是可以的,勾选“标记显著性相关”点击确定,得到如下结果:

    结果分析:

    1:从相关性的表格中可以看出:在0.01水平下,显著相关,(因为0.00<0.01)并且呈现出明显的“正相关关系”

    2:从相关系数表中可以看出:kendall  ,spearman 两种方式都呈现出相关性,

    pearson相关系数采用的是“参数统计方法” 后面的 kendall, spearman 采用的是“非参数统计方法”。

    这三种不同的形式,得出的相关系数值也不同,分别为:0.736, 0.594, 0.744 三个值,分别代表了相关强弱

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  • 变量相关性分析

    千次阅读 2021-12-02 10:46:21
    变量相关性分析   接下来,我们尝试对变量标签进行相关性分析。从严格的统计学意义讲,不同类型变量的 相关性需要采用不同的分析方法,例如连续变量之间相关性可以使用皮尔逊相关系数进行计算, 而连续变量...

    变量相关性分析
      接下来,我们尝试对变量和标签进行相关性分析。从严格的统计学意义讲,不同类型变量的
    相关性需要采用不同的分析方法,例如连续变量之间相关性可以使用皮尔逊相关系数进行计算,
    而连续变量和离散变量之间相关性则可以卡方检验进行分析,而离散变量之间则可以从信息增益
    角度入手进行分析。但是,如果我们只是想初步探查变量之间是否存在相关关系,则可以忽略变
    量连续/离散特性,统一使用相关系数进行计算,这也是pandas中的.corr方法所采用的策略。
    计算相关系数矩阵
      当然,首先我们可以先计算相关系数矩阵,直接通过具体数值大小来表示相关性强弱。不过
    需要注意的是,尽管我们可以忽略变量的连续/离散特性,但为了更好的分析分类变量如何影响标
    签的取值,我们需要将标签转化为整型(也就是视作连续变量),而将所有的分类变量进行哑变
    量处理:
    在这里插入图片描述
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    #柱状图展示相关性
    # 当然,很多时候如果特征较多,热力图的展示结果并不直观,此时我们可以考虑进一步使用
    #柱状图来进行表示
    plt.figure(figsize=(15,6))
    df_dummies["Churn"].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')
    

    在这里插入图片描述

    3.探索性数据分析
      当然,直接计算整体相关系数矩阵以及对整体相关性进行可视化展示是一种非常高效便捷的
    方式,在实际的算法竞赛中,我们也往往会采用上述方法快速的完成数据相关性检验和探索工
    作。不过,如果是对于业务分析人员,可能我们需要为其展示更为直观和具体的一些结果,才能
    有效帮助业务人员对相关性进行判别。此时我们可以考虑围绕不同类型的属性进行柱状图的展示
    与分析。当然,此处需要对比不同字段不同取值下流失用户的占比情况,因此可以考虑使用柱状
    图的另一种变形:堆叠柱状图来进行可视化展示

    fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(12,6),dpi=100)
    #柱状图
    plt.subplot(121)
    sns.countplot(x="gender",hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=True)
    plt.xlabel("Gender")
    plt.title("Churn by Gender")
    #第一种方式
    #x: x轴上的条形图,以x标签划分统计个数
    
    #y: y轴上的条形图,以y标签划分统计个数
    
    #hue: 在x或y标签划分的同时,再以hue标签划分统计个数
    plt.subplot(122)#堆叠柱状图
    sns.countplot(x="gender",hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=False)
    plt.xlabel("Gender")
    plt.title("Churn by Gender")
    '''x: x轴上的条形图,以x标签划分统计个数
    
    y:y轴上的条形图,以y标签划分统计个数
    
    hue:在x或y标签划分的同时,再以hue标签划分统计个数
    
    data:df或array或array列表,用于绘图的数据集,x或y缺失时,data参数为数据集,同时x或y不可缺少,必须要有其中一个
    
    order, hue_order:分别是对x或y的字段排序,hue的字段排序。排序的方式为列表
    
    orient:强制定向,v:竖直方向;h:水平方向
    
    palette:使用不同的调色板
    
    ax:画子图的时候'''
    

    注,此处堆叠图简单理解其实就是纯粹的重合,并不是上下堆叠,而是深色柱状图
    覆盖在浅色柱状图的上面
    在这里插入图片描述
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    #首先是账户统计信息
    col_2 = ["OnlineSecurity", "OnlineBackup", "DeviceProtection", "TechSupport", 'StreamingTV', 'StreamingMovies']
    fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(24,20),dpi=100)
    #柱状图
    for idex,col in enumerate(col_2):
        plt.subplot(2,3,idex+1)#2行2列第几个
        sns.countplot(x=col_2[idex],hue="Churn",data=tcc,palette="Blues",dodge=False)
        plt.xlabel(col_2[idex])
        plt.title("Churn by"+col)
    

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    由于核密度估计是对变量分布的一种估计,因此不会受到变量当前取值范围的影响,该曲线会在
    一个更大的取值范围内对变量分布进行估计。并且由于是概率密度分布的估计(即曲线下方面积
    为1),因此也会更加适合进行对比分析。
      通过上述对比分析不难发现,月度消费金额较大的用户更容易流失,而在过去的一个季度
    内,总金额消费较小的用户更容易流失。当然该结论也和此前进行的相关性检验结果一致。
      至此,我们就完成了对每个变量的单独分析。当然,如果能获取更多的实际业务背景知识,
    则能够进行更加深入的数据分析与用户挽留策略的制定。不过需要知道的是,无论是作为实际建
    模预测项目,还是结合实际业务进行数据分析,在完成数据清洗后对变量进行相关性分析,都是
    了解数据情况的重要手段,也是所有建模过程中必备的环节。在后续的内容中,我们也将在此基
    础上进一步来进行特征工程以及模型训练的相关工作,最终借助模型,来进行实时的用户流失预
    测,并且根据最终的模型结果来更精确的判别变量重要性,以及根据模型方程来判断变量影响流
    失概率的量化结果

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  • 变量之间的相关性

    2021-11-18 16:54:31
    1.如何求两二值变量之间的相关性 可以用独立性检验(卡方检验) 独立性检验是统计学的种检验方式。与适合性检验同属于X2检验(即卡方检验,英文名:chi square test)它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或...

    这里的变量有两种类型,一种是二值变量(例如,是男是女,是否得病,可以归为0-1),另一种就是连续型变量(例如身高,体重)。

    1.如何求两个二值变量之间的相关性

    可以用独立性检验(卡方检验)
    独立性检验是统计学的一种检验方式。与适合性检验同属于X2检验(即卡方检验,英文名:chi square test)它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
    假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2},其样本频数列联表为:

    y1y2总计
    x1aba+b
    x2cdc+d
    总计a+cb+da+b+c+d

    若要推断的论述为H1:“X与Y有关系”,可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。具体的做法是,由表中的数据算出随机变量K^2的值(即K的平方)
    K2 = n (ad - bc) 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]
    , 其中n=a+b+c+d为样本容量
    K2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。

    P(K2≥k)0.50.40.250.150.100.050.0250.010.0050.001
    k0.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828

    例如,当“X与Y有关系”的K2变量的值为6.109,根据表格,因为5.024≤6.109<6.635,所以“X与Y有关系”成立的概率为1-0.025=0.975,即97.5%。
    这里举一个例子,有10个人,其中8个人不抽烟(有一个得了肺癌),两个人抽烟(都得了肺癌)

    不得
    不抽71
    02

    计算K2=5.833333, 5.024<5.833<6.635,带入概率0.025,97.5%的概率相关性
    Java代码:

    package cn.relation;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    public class Test {
        public static void main(String[] args) {
            List<Point> points = new ArrayList<>();
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 0));
            points.add(new Point(0, 1));
            points.add(new Point(1, 1));
            points.add(new Point(1, 1));
            Test test = new Test();
            double k2 = test.getK2(points);
            test.print(k2);
        }
    
        public void print(double k2) {
            double[][] probs = {{0.001, 10.828}, {0.005, 7.879}, {0.01, 6.635}, {0.025, 5.024}, {0.05, 3.841}, {0.10, 2.706}, {0.15, 2.072}, {0.25, 1.323}, {0.4, 0.708}, {0.5, 0.455}};
            double prob = 0;
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                if (k2 > probs[i][1]) {
                    prob = probs[i][0];
                    break;
                }
            }
            System.out.println((1 - prob) * 100 + "%");
        }
    
        public double getK2(List<Point> pointsList) {
            int a = 0;
            int b = 0;
            int c = 0;
            int d = 0;
            for (Point point : pointsList) {
                if (point.x == 0 && point.y == 0) {
                    a++;
                } else if (point.x == 0 && point.y == 1) {
                    b++;
                } else if (point.x == 1 && point.y == 0) {
                    c++;
                } else if (point.x == 1 && point.y == 1) {
                    d++;
                }
            }
            double res = 1.0 * pointsList.size() * (a * d - b * c) * (a * d - b * c) / ((a + b) * (c + d) * (a + c) * (b + d));
            return res;
        }
    }
    
    class Point {
        int x;
        int y;
        public Point(int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
    }
    

    2.如何求两个连续变量之间的相关性

    可以用相关系数(皮尔逊相关系数)
    在这里插入图片描述
    根据公式计算得到相关系数,然后带入到表格中,可以得到相关关系程序。
    在这里插入图片描述举例:计算身高和体重是否有正相关性。

    身高165170173175177180182185188190
    体重60556263668070717380

    计算得到r=0.8355,高度相关
    Java代码

    package cn.relationCofficient;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            List<Point> list = new ArrayList<>();
            list.add(new Point(165, 60));
            list.add(new Point(170, 55));
            list.add(new Point(173, 62));
            list.add(new Point(175, 63));
            list.add(new Point(177, 66));
            list.add(new Point(180, 80));
            list.add(new Point(182, 70));
            list.add(new Point(185, 71));
            list.add(new Point(188, 73));
            list.add(new Point(190, 80));
            System.out.println(getRelation(list));
        }
    
        public static double getRelation(List<Point> list) {
            double x_ = 0;
            double y_ = 0;
            for (Point point : list) {
                x_ += point.x;
                y_ += point.y;
            }
            x_ /= list.size();
            y_ /= list.size();
    
            double fenzi = 0;
            for (Point point : list) {
                fenzi += (point.x - x_) * (point.y - y_);
            }
            double xx = 0;
            double yy = 0;
            for (Point point : list) {
                xx += Math.pow(point.x - x_, 2);
                yy += Math.pow(point.y - y_, 2);
            }
            double fenmu = Math.sqrt(xx * yy);
            return fenzi / fenmu;
        }
    }
    
    class Point {
        double x;
        double y;
    
        public Point(double x, double y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
    }
    
    展开全文
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空空如也

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多个变量和一个变量的相关性