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相关系数 -PPT
相关关系
1
引例
考试交卷时间与成绩之间的关系:
2
主要内容
基本概念
积差相关*
等级相关
• 斯皮尔曼等级相关、肯德尔系数
其它相关种类
• 点二列相关、二列相关、φ系数
3
第一节 基本概念
4
变量间的关系
因果关系:一种现象是另一种现象的因,而另一种现
象则是果。
• 例:努力成绩;刺激强度反应强度
共变关系:两事物本身之间没有直接的关系,但它们
都受第三种现象的影响而发生变化。
• 阅读能力与鞋码大小;拥有金表的数量与寿命
相关关系:两类现象在发展变化的方向与大小方面存
在一定关系,但不能确定两者中哪个是因,哪个是果。
不存在共变关系(两者并不同时受第三因素的影响)。
• 友谊—态度;看电视—攻击性行为
5
相关≠ 因果
6
相关的种类
变化方向
• 正相关:两列变量变动方向相同(e.g. 身高-体重)
• 负相关:两列变量变动方向相反(e.g. 练习次数-错误率)
• 零相关:两列变量之间无关系(e.g. 相貌-成绩)
相关关系的程度 (与特定相关形式的拟合程度)
• 高相关:.70/.80
• 中等程度相关:.30(.40)--.70(.80)
• 低相关:.30/20
7
如何描述相关—散点图
8
奇异值、全距对相关的影响
9
奇异值、全距对相关的影响
10
相关系数的解释
相关系数是用来表示变量间相关关系强度的指标
• (总体:ρ;样本:r )
• -1≦r ≦1
• 正负号表示相关的方向;取值大小表示相关的强弱程度
11
相关系数的解释 (续)
相关系数不是等距量表值,更不是等比量表。不能说r =
0.5是r = 0.25 的两倍。
存在相关关系,不一定存在因果关系。
计算相关系数要求成对数据。若干个个体中每个个体要有
两种不同的观测值。如每个学生的智力分数和学习成绩。
样本容量要求。以n=30为宜。
没有线性相关,不一定没有关系,可能是非线性的。
12
小练习
相关-.80所呈现的数据点比相关+.50所呈现的数据点更为
密集地聚集在直线周围。
如果数据密集地聚集在一条从左至右下降的直线上,这
表明这个相关在+.90左右。
相关从未比1.00 大过。
已知r1 = -0.7, r2
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