导图社区 相关性分析
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相关性分析
2大主要类型
线性相关分析
参数检验,双定量变量,均符合正态分布
秩相关分析
非参数检验,定量或等级变量,至少有一个变量为偏态分布或等级变量
2大主要内容
计算相关性的程度(样本)
样本相关系数r r>0 正相关,r<0 负相关
样本相关系数r
r>0 正相关,r<0 负相关 0-0.3不相关,0.3-0.5弱相关 0.5-0.8中度相关 0.8-1 强相关
确定相关性的有无(总体
总体相关系数:pp=0不相关,p≠0相关
4大经典步骤
散点图
初步判断两变量是否存在线性趋势
定量变量正态性检验(确定检验方法)
是否存在等级变量或偏态分布的定量变量:数据类型(定量或等级质量)判定和正态性检验
方法:SPSS软件:分析-探索-描述统计-描述-
计算相关系数r
否正态分布
Spearman相关性分析
是正态分布
Pearson相关性分析
方法:SPSS:分析-相关-双变量-选中俩变量-选中皮尔森,双尾、标记相关性-皮尔森相关性值: sig为P值
prism-建一个Table-点击XY,Date table 选中creat a new table option X选numbers Y选中enter andplat a single Y value analyse 选中XY中的conrilition r值及p值,选散点图
判断总体相关性的有无
计算r及P值:SPSS或Prism或R
2种结果呈现形式
A图可呈现个体信息(Prism或R)
B表:仅呈现整体信息(SPSS)省空间
主题
浮动主题
文献类型
实验性研究(干预性研究,分为随机对照试验或非随机)
观察性研究(现况调查、队列研究)
观察组间差异
观察变量相关性
文献研究mata分析、综述