定距变量
各种相关系数介绍与对比
各种相关系数介绍与对比各种相关系数介绍与对比按照变量的不同测量层次对各种相关系数简单介绍：1、定类变量——定类变量用于测量两个定类变量的相关系数，主要有Lambda 与T au-y两种。
（1）Lambda（λ）系数分为：对称形式——用于测量两个变量间的关系是对等的，即无自变量与因变量之分。
非对称形式——测量两个变量间的关系有自变量与因变量之分。
（2） Tau-y系数：用于测量变量间非对称关系的。
2、定序变量——定序变量如果测量两个定序尺度变量间的关系，可用Gamma系数、dyx系数和斯皮尔曼等级相关系数。
（1）Gamma（G）系数：分析两个变量间的对等关系，即无自变量与因变量之分。
（2）dyx系数：等级相关系数，两个变量间的关系是非对称的。
（3）斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数(ρ)：考虑单个个案在两个变量上的等级差异，测量两变量间对等相关关系。
3、定距变量——定距变量测量两个定距变量相关系数的最常用指标是皮尔森（Pearson）相关系数（γ）。
（要求N≥50而且两个变量的分布应近似于正态分布。
）4、定类变量——定距变量两个变量中，自变量为定类变量，因变量为定距变量时，采用相关比率来测量两者间相关程度。
（又称eta平方系数 E）5、定类变量——定序变量对一个定类变量例如性别，与一个定序变量例如收入水平关系的分析：第一，用theta系数（θ），专门测量定类变量与定序变量间关系有无和强度，非对称关系。
第二，采用λ系数和Tau-y系数，即将定序变量作为定类变量处理。
6、定序变量——定距变量处理一个定序变量例如教育水平，与一个定距变量如年均收入之间的关系，采用二种办法：第一，将定序变量看作定类变量，采用相关比例测量法。
第二，将定序变量看作定距变量，采用γ相关系数。
小结：在分析两个变量关系时，选择哪种相关系数，主要考虑两个方面：1、变量的测量层次；2、变量关系的类别，即是对等的还是非对称的。
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02
测量：定类、定序、定距、定比研究方法02测量（measurement）是指根据一定的法则，将某种物体或现象所具有的属性或特征用数字或符号表示出来的过程，主要作用是确定一个特定分析单位的特定属性的类别或水平。
在社会研究中，变量按照取值的性质可以分为定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。
定类变量称为定性变量，后三个变量称为定量变量。
变量的解释和运用离不开测量，不同的变量需要相应的测量尺度。
史蒂文斯于1951年创立了测量尺度分类法，将测量尺度分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
定类尺度定类尺度（nominal scale），也称为类别尺度、定名尺度，是用于测量定类变量的尺度，是测量尺度中最低的一种。
定类尺度在本质上是一种分类体系，即把研究对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号，确定其类别。
定类尺度所分的类别必须兼具穷尽性和互斥性，即既要相互排斥，互不交叉重叠，又包罗各种可能的情况。
所测量的每一个对象，都会在分类体系中占据一个类别，并且只占据一个类别。
性别、种族、职业、宗教、籍贯、婚姻状况等是典型的定类尺度。
定类尺度的数学特征是“等于”或“不等于”。
测量给出的数字仅仅是识别调查对象或对调查对象进行分类的标签或编码，不具备任何数学特性，也不能说明其本质特征。
定类尺度具有对称性和传递性。
对称性，即如果甲与乙同类，则乙也一定与甲同类；如果甲与乙不同类，则乙也一定不会与甲同类。
传递性，如果甲与乙同类，乙与丙同类，则甲与丙一定也同类。
对于任何一门学科来说，分类都是基础。
其他几种层次的测量，也都把分类作为其最低限度的操作，都包含着定类尺度的分类功能。
在社会现象的测量中，大量的变量都是定类变量，分类是最基本的目标和最经常的操作。
定类尺度可分为标记和类别两种①标记标记可作为一个识别的记号。
数字当用作标记时，不表示数量的多少，也不能做加减乘除运算。
例如，体育运动中用号码区分运动员：3号球员、6号球员、9号球员……但不能说9号球员＞6号球员、3号球员+6号球员=9号球员或者9号球员x3号球员=18号球员。
自变量定距,因变量分类
自变量定距,因变量分类
自变量定距，指的是自变量（独立变量）的取值之间有固定的距离，例如温度、时间等，这些变量是连续的，可以采用数值度量。
而因变量分类，指的是因变量（依赖变量）的取值是离散的，按照某种规则被分为不同的类别，例如性别、血型等。
在统计学中，自变量通常用来解释因变量的变化。
在进行回归分析等统计方法时，需要考虑自变量的度量方式和因变量的分类方式，以确定合适的分析方法和模型。
同时，也需要注意自变量和因变量之间的相关性，以避免因果关系的混淆。
总之，自变量定距和因变量分类是统计学中的两个重要概念，对于数据分析和建模有着重要的指导意义。
- 1 -。
二元定距变量的相关分析
二元定距变量的相关分析是通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个和两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。
定距变量又称间隔变量，取值之间可以比较大小，如年龄和收入成绩都是典型的定距变量。
主要使用的相关系数是PEARSON简单相关系数、SPEARMAN和KENDALL’S TUA-B等相关系数。
PEARSON简单相关系数是用来衡量定距变量间的线性关系，如比较国民收入和居民储蓄存款，身高和体重，高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。
描述性统计量
均值标准差N
@7月得分89.6150 7.01163 50
@10月得分97.9317 3.30643 50
相关性
@7月得分@10月得分
@7月得分Pearson 相关性 1 .099
显著性（双侧）.495
N 50 50
@10月得分Pearson 相关性.099 1
显著性（双侧）.495
N 50 50
第二张表格就是就是所要求的相关系数，从中看出7月和10月的相关系数为
0.099，显著性为0.495，小于显著性水平的0.05，所以7月和10月的成绩没有显著相关。
如果对变量之间的相关程度要求不精细，可直接通过绘图方式直接判断。
如下。
教你区分定类定序定距定比变量e
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原那么区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原那么。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列上下或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别〔＝，≠〕。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的上下或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比方大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案上下、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比方调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
教你区分定类定序定距定比变量
教你区分定类定序定距定比变量It was last revised on January 2, 2021定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
两个定距变量之间的检验方法
两个定距变量之间的检验方法
1. 相关性检验：用于判断两个定距变量之间是否存在线性关系。
常用的相关性检验方法包括皮尔逊相关系数检验和斯皮尔曼秩相关系数检验。
2. 回归分析：用于建立两个定距变量之间的数学模型，以便探究它们之间的关系。
回归分析可以通过计算回归系数、拟合优度等指标来评估模型的拟合程度。
3. t检验：用于比较两个定距变量的均值是否存在显著差异。
常用的t检验方法包括独立样本t检验（适用于比较两个独立
样本的均值）和配对样本t检验（适用于比较同一样本在不同
时间点或不同条件下的均值）。
4. 方差分析：用于比较两个或多个定距变量的均值是否存在显著差异。
方差分析可以通过计算F值来评估均值之间的差异
是否显著。
5. 卡方检验：用于比较两个定距变量的分布是否存在显著差异。
卡方检验可以通过计算卡方统计量来评估两个变量之间的关联性。
需要根据具体的研究问题和数据类型选择适合的检验方法进行分析。
定序变量 定距变量 定比变量 定类变量
定类变量定序变量定距变量定比变量定类变量定类变量变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。
例如性别区分为男性和女性两类；出生地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。
设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。
一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类；另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。
例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。
定序变量变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。
定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。
它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。
例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲；工厂规模可以分为大、中、小；年龄可以分为老、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。
但是，各个定序变量的值之间没有确切的间隔距离。
比如大学究竟比高中高出多少，大学与高中之间的距离和初中与小学之间的距离是否相等，通常是没有确切的尺度来测量的。
定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质，只能排列出它们的顺序，而不能反映出大于或小于的数量或距离。
定距变量也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。
它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。
但是，定距变量没有一个真正的零点。
例如，摄氏温度这一定距变量说明，摄氏40度比30度高10度，摄氏30度比20度又高10度，它们之间高出的距离相等，而摄氏零度并不是没有温度。
又比如调查数个地区的工人占全部劳动人口的比率时，发现甲、乙，丙、丁、戊五个地区的比率分别是2％、10％、35％、20％、10％。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定类变量就是变量值是分类的，一个一个类别，定序变量的变量值也是一个一个分类但是有等级次序，而定距变量的变量值是一个一个具体的数据，并且是连续性的数据，这些数据可以加减乘除，其中统计中还有一个定比变量，它和定距变量的唯一的区别就是它存在绝对零点，也就是说当变量值取0的时候，是有意义的，比如年龄取0的时候就表示没有年龄，但是温度取0的时候不表示没有温度，因此温度就是定比变量。
这里的教育年限看他是否是定比变量还是定距变量，主要看它的变量值，如果在输入数据的时候，变量教育年限的变量值是分类的，比如三年以下，三到五年，五年以上等等这样的情况就是定序变量；如果它的变量值是1年，2年，4年，10年等等具体的数据时，它就是定距变量，当然我们可以将定距变量当作定比变量来使用。
这两中变量在相关分析和回归分析时，需要严格区分。