spss详析模型——引进其他变量后.pptVIP

例二：住房拥挤对夫妻冲突的影响 住户拥挤是否是夫妻冲突的主要原因? 答案是不一定,冲突的真实原因也许是经济因素. 引入经济变量,看结果 结果分析 在控制家庭经济水平以后,住房拥挤与夫妻冲突的关系消失,结论:住户拥挤与夫妻冲突的因果关系是虚假的,这两个变量之间的相关可能是家庭经济水平引起的. 二．阐明分析（又称因果环节）——Interpretation analysis ——关心的是为什么X会影响Y 阐明分析要做的工作就是以事实来验证：X是通过某些因素（T）而对Y产生影响的。T被称为中介变量。 如何分辨某一个变量是控制变量还是中介变量？ 控制变量——发生在X与Y之前 中介变量——在X与Y发生时间的中间 阐明分析分表法 举例： 为什么比较贫困的家庭少年犯罪的比较高？是否由于比较贫困的家庭中父母的争吵多，导致了儿女社会化过程中的问题？阐明分析的作用就是要用事实来证明X是否通过某些因素对Y产生影响。也就是X变动引起T变动——T变动引起Y变动。如果控制T以后发现X变化，但是Y没有变化，那么说明T是X与Y发生作用的关键性因素，证明X是通过这个中介变量来影响Y的。如果控制T以后，X变动以后Y也是变动的，说明T是无关紧要的。 在SPSS中对T进行控制的方法与上面的比较，在操作上并没有什么不同，控制T以后，通过CROSSTABS把原来的表分成几个分表，然后对相关系数进行比较。 例子：调查发现300个年纪相近的妇女（35-40岁）教育水平越高，子女数目越少，为什么？（G=-0.7） 研究猜想：结婚年龄在其中起作用。也就是由于教育水平高的妇女，结婚晚，生育的子女少。 做CROSSRABS： 晚婚妇女：教育水平与子女数目的相关系数G=-0.71； 早婚妇女：教育水平与子女数目的相关系数G=-068。 研究结论：由于两个分表的相关系数与原来的相关系数十分接近，说明晚婚的说法不能阐明教育水平与子女数目是反比关系的情况。 操作步骤： [1]做X——T，T——X的交互表 [2]控制T，看X与Y之间的关系 [3]进一步的分析，比较相关系数。可以再引入其他的变量，看这个分表的相关系数。如果发现分表的相关系数与原来的差别很大，可以认为这个变量是中介变量。 例:已婚女工的旷工率高于单身女工 三．条件分析—— conditional analysis 关心的是在不同的情况下，X与Y会有不同的关系吗？它是以第三类变量作为基础来了解X与Y在不同的情况下的关系。 在社会学的研究中，值得关注的是第二种情况，X与Y之间本来没有关系或关系很弱，但在表明了若干条件以后，X与Y的关系强大起来，这种研究在社会学中有很重要的意义。 条件分析的作用：就是以第三个变量作为基础来了解X与Y在不同情况下的关系，条件分析以第三类变量的各个值来代表不同的情况，所以第三类变量称为条件变量。 进行条件分析也可以使用分表法，依据条件变量的值把样本分为几个组，然后在每组（每种条件下）分析X与Y之间的关系。如果在各个组中X与Y在不同的组中有不同的关系说明X与Y之间的关系具有条件性。 举例： 某个城市研究住户拥挤（X）与家庭冲突（Y）之间的关系，发现G=0.55。 研究猜想：两个变量之间的关系是否取决于家庭规模？ 把家庭规模引入，分组，看： 大家庭中的拥挤与冲突之间的关系 小家庭中的拥挤与冲突之间的关系 做CROSSTABS后检查两个分表的相关系数，并与原来的相关系数进行比较，然后得出结论。 例子:教育水平与社区参与 引入性别变量,进行控制 详析模型——引进其他变量后的交互分析 引进其他变量，详细分析两个变量之间的关系，因为两个变量之间的关系可能受到其他变量的影响，对于其他变量与这两个变量之间的关系到底怎么样，依据作用的形式，可以分为三种情况： 因果分析——explanation model——主要关心的是X与Y是否真的有因果关系 阐明分析（又称因果环节）——Interpretation analysis——关心的是为什么X会影响Y 条件分析—— conditional analysis关心的是在不同的情况下，X与Y会有不同的关系吗？它是以第三类变量作为基础来了解X与Y在不同的情况下的关系。 因果分析——explanation model 主要关心的是X与Y是否真的有因果关系 前置变量或控制变量 年龄（A） 婚龄（X） 犯病率（Y） 控制的方法：分表法 A X--------------Y 部分真实相关 R1小于R R2小于R R A X--------------Y 真实相关 R1=R2=R R