《相关性分析》PPT课件
合集下载
stata操作介绍之相关性分析(三)
4
用pwcorr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
pwcorr , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式：
7
3. Spearman秩相关系数分析 Spearman秩相关性分析也是一种不依赖于总体分布的非参数检验， 取值也在一1和1之间。 Spearman秩相关性分析的命令格式： spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
14
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
8
用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
9
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
2
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
13相关分析与回归分析PPT课件
二、相关关系的种类
1.按照相关关系涉及的变量（或因素）的多少，可 以分为单相关、复相关和偏相关。 2.按照变量之间相互关系的表现形式的不同，可以 分为线性相关和非线性相关。 3.按照变量之间的相互关系的方向不同，可以分为 正相关和负相关。 4.按照变量之间的相关程度、可以分为完全相关、 不完全相关和不相关。
相关系数分类图
不完全负相关
-1
完全负相关
0
不相关
不完全正相关
1
完全正相关
高度 相关
显著相关
低度 相关
-1 -0.8 -0.5 -0.3
微弱相关
低度 相关
显著相关
高度 相关
0.3 0.5
0.8 1
例子：P192表8-7
年份
x
y
x2
y2
xy
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
10家航空公司航班正点率与顾客投诉次数数据
航空公司 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
航班正点率（％）x 投诉次数（次）y
81.8
21
76.6
56
76.6
85
75.7
68
73.8
74
72.2
93
71.2
72
70.8
122
91.4
18
68.5
125
相关分析
一、相关关系和函数关系
函数关系
2.00
4.006.0080010.00x
不相关
8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00
0.00
3.00
6.00
9.00
spssau_典型相关分析ppt课件
通俗上讲，即可理解为总共X组7项指标，与Y组5项指标之间，最终可由两个典型变量对进行浓缩提取表示，而且此 2个典型变量间的相关系数值均高于0.7，说明X组和Y组之间有着非常紧密的正向相关关系。
精选ppt课件2021
9
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
特别说明：
上表格显示共提取出5个典型变量，因而接下来共3个表格均会以5个为 准展示信息；但是仅2个典型变量呈现出显著性，因此，在具体分析时， 仅分析对应的2个典型变量即可，其余3个没有呈现出显著性的典型变量 不需要深入分析。
此表格展示出典型变量的提取情况，上表中共显示有5个典型变量被提取出来，在进行F检验时显示，其中仅2个典 型变量是呈现出0.01水平的显著性，因此，最终应该以两个典型变量为准进行后续研究。并且第一个典型变量的相关系 数值为0.763，第二个典型变量为0.706，相关系数值较高，说明典型变量之间有着紧密的正向相关关系。此步骤非常重 要，共提取出2个典型变量，并且直接得出典型变量对的相关关系情况（即X组和Y组之间的相关关系情况）。
典型冗余分析是指研究典型变量对于X组的信息提取量；也或者典型变量对于Y组的信息提取量情况。
精选ppt课件2021
7
案例应用
spssau在线分析
3 操作
本案例中X共有7项；Y共有5项。以SPSSAU分析为例，对应放入如下图：
精选ppt课件2021
8
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
SPSSAU共输出4个表格；表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况；表格2和表格3用于 展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系；表格4可用于典型冗余分析。
完成典型变量提取之后，接着需要分别分析典型变量与X,或者Y之间的数学表达式关系，以及典型 变量分别与X或者Y之间的关系情况；并且可结合具体情况对于典型变量进行命名。
精选ppt课件2021
9
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
特别说明：
上表格显示共提取出5个典型变量，因而接下来共3个表格均会以5个为 准展示信息；但是仅2个典型变量呈现出显著性，因此，在具体分析时， 仅分析对应的2个典型变量即可，其余3个没有呈现出显著性的典型变量 不需要深入分析。
此表格展示出典型变量的提取情况，上表中共显示有5个典型变量被提取出来，在进行F检验时显示，其中仅2个典 型变量是呈现出0.01水平的显著性，因此，最终应该以两个典型变量为准进行后续研究。并且第一个典型变量的相关系 数值为0.763，第二个典型变量为0.706，相关系数值较高，说明典型变量之间有着紧密的正向相关关系。此步骤非常重 要，共提取出2个典型变量，并且直接得出典型变量对的相关关系情况（即X组和Y组之间的相关关系情况）。
典型冗余分析是指研究典型变量对于X组的信息提取量；也或者典型变量对于Y组的信息提取量情况。
精选ppt课件2021
7
案例应用
spssau在线分析
3 操作
本案例中X共有7项；Y共有5项。以SPSSAU分析为例，对应放入如下图：
精选ppt课件2021
8
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
SPSSAU共输出4个表格；表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况；表格2和表格3用于 展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系；表格4可用于典型冗余分析。
完成典型变量提取之后，接着需要分别分析典型变量与X,或者Y之间的数学表达式关系，以及典型 变量分别与X或者Y之间的关系情况；并且可结合具体情况对于典型变量进行命名。
神秘顾客(MSI)和满意度指数(SSI)相关关系分析-汽车行业实证研究ppt课件
销售服务 神秘顾客指数(MSI)(SSI)相关关系分析
技术说明-相关性分析
▪ 指标说明
▪ Mean-所有纳入样本的平均水平，用以表示数据的集中趋势和程度。均值越高说明总体 服务水平越高；
▪ Standard Deviation-所有纳入样本的标准差，用以表示数据的离散趋势和程度。标准 差越大说明经销商(样本)之间的服务水平的差异性越大。
900
1000
MSI Score
Chevy MSI: Mean=739, Standard Deviation=102 Chevy SSI: Mean=915, Standard Deviation=52 MSI和SSI的集中趋势以及离散程度均存在较大差异
结论
统计表明，神秘客MSI与满意度SSI之 间存在一定程度的相关关系。虽然二 者之间没有明显的线性相关关系，但 仍然能够看出一定的线性趋势。
精品课件
▪ Skewness-偏度是某总体取值分布的对称性。偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的 偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示数据左端有 较多的极端值。
▪ Kurtosis-峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度的绝对值数值 越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。
10
MSI与SSI差值的分布情况-凯迪拉克
神秘客指数MSI与SSI差异的正态分布图
0%
μ-2σ=-67.8
98%
2%
μ+2σ=458.2
差异均值 Mean=195.2 标准差 SD=131.5 峰度 Skewness = 0.018 偏度 Kurtosis = -0.925
结论
通过图表发现差值近似服务正态分布。凯迪拉克经销商MSI与SSI成绩平均相差195.2分。其中
技术说明-相关性分析
▪ 指标说明
▪ Mean-所有纳入样本的平均水平，用以表示数据的集中趋势和程度。均值越高说明总体 服务水平越高；
▪ Standard Deviation-所有纳入样本的标准差，用以表示数据的离散趋势和程度。标准 差越大说明经销商(样本)之间的服务水平的差异性越大。
900
1000
MSI Score
Chevy MSI: Mean=739, Standard Deviation=102 Chevy SSI: Mean=915, Standard Deviation=52 MSI和SSI的集中趋势以及离散程度均存在较大差异
结论
统计表明，神秘客MSI与满意度SSI之 间存在一定程度的相关关系。虽然二 者之间没有明显的线性相关关系，但 仍然能够看出一定的线性趋势。
精品课件
▪ Skewness-偏度是某总体取值分布的对称性。偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的 偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示数据左端有 较多的极端值。
▪ Kurtosis-峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度的绝对值数值 越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。
10
MSI与SSI差值的分布情况-凯迪拉克
神秘客指数MSI与SSI差异的正态分布图
0%
μ-2σ=-67.8
98%
2%
μ+2σ=458.2
差异均值 Mean=195.2 标准差 SD=131.5 峰度 Skewness = 0.018 偏度 Kurtosis = -0.925
结论
通过图表发现差值近似服务正态分布。凯迪拉克经销商MSI与SSI成绩平均相差195.2分。其中
[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT
![[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/76ebd16e2b160b4e767fcfdd.png)
n (n1 )
大样本下
9n(n 1) Z 2(2n 5)
计算相关系数的基本操作（以高校 SPSS 科研研究.sav为例）
SPSS
SPSS
SPSS
SPSS
第三节偏相关分析
• 偏相关分析和偏相关系数 • 偏相关分析的基本操作及应用
SPSS
偏相关分析和偏相关系数
定义
• 也称净相关分析，在控制其他变量的线性影响的 条件下分析两变量间的线性相关，所采用的工具 是偏相关系数（净相关系数） 种类
SPSS
第八章SPSS 的相关分析 和线性相关 分析
SPSS
第一节相关分析和 线性回归分析概述
函数关系
事物之间关系 统计关系
SPSS
• 函数关系指的是两事物之间的一种一一对 应关系。即当一个变量x取一定值时，另一 变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。 • 统计关系指两事物之间的一种非一一对应 关系，即当一个变量x取一定值时，另一变 量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
种类 Pearson简单相关系数、Spearman相关系数、 Kendall 相关系数
SPSS
Pearson简单相关系数
• 主要用来度量两定距型（数值型）变量间的线性 相关性。
r
(x x)( y y)
i 1 i i 2 2 ( x x ) ( y y ) i i i 1 i 1 n n
2
1 x x ˆ e t (n 2) 1 0 其中 ( x0 ) 1 n Lxx 2
特别，当 n 很大且 x0 在 x 附近取值时, y 的置信水平为 1 的预测区间近似为
92
93
93
95
stata操作介绍之相关性分析(三)
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。
1.1stata中多重共线性检验的命令格式为：
15
3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下:
test varl var2…var3k
检验多个变量的系数是否同时为零
test var=C
检验变量的系数是否为C
test varl=var2
检验两个变量的系数是否相等
test varl=(var2+var3)/C 检验多个变量之间存在的一些关系
8
用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
9
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
pwcorr , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式： ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。
1.1stata中多重共线性检验的命令格式为：
15
3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下:
test varl var2…var3k
检验多个变量的系数是否同时为零
test var=C
检验变量的系数是否为C
test varl=var2
检验两个变量的系数是否相等
test varl=(var2+var3)/C 检验多个变量之间存在的一些关系
8
用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
9
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
pwcorr , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式： ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]
相关与回归分析PPT课件
不完全相关
变量之间存在着不严格的依存关系，即因 变量的变动除了受自变量变动的影响外， 还受其他因素的影响。它是相关关系的主 要表现形式。
不相关
自变量与因变量彼此独立，互不影响，其 数量变化毫无联系。。
相关分析的主要内容包括：
（1）确定现象之间有无相关关系，以及 相关关系的表现形态。
（2）确定相关关系的密切程度。 （3）确定相关关系的数字模型，并进行
• 学习目的：
（1）掌握相关分析与相关系数的概念、相关系 数的计算方法
（2）掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘 估计方法
（3）掌握回归方程的显著性检验
（4）利用回归方程进行预测
• 重点：（1）相关系数； （2）一元线性回归的基本原理。
• 难点：（1）相关系数的计算方法； （2）回归方程的显著性检验。
相关关系的测定
相关图
将变量之间的伴随变动绘于坐标图上 所形成的统计图。又称散点图。
简单相关图
根据未分组资料的原始数据直接 绘制的相关图。
分组相关图 根据分组资料绘制的相关图。
180
Y
170
身高
160
150
30
40
பைடு நூலகம்
50
60
70
80
90
体重
X
三、相关系数
（一）相关系数的含义和公式
在直线相关的条件下，用以反映两变量间
30
40
50
60
70
80
90
体重
100
线性负相关
80
60
40
非线性相关
20
0
200
300
400
500
典型相关实证分析ppt课件
x2 -.151 -.113 -2.215
x3 -.694 1.067 1.212
x4 -.189 .051 .027 来自身体形态指标的第一典型变量 为：
V 1 0 . 2 5 6 X 1 0 . 1 5 1 X 2 0 . 6 9 4 X 3 0 . 1 8 9 X 4
身体形态：年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4
1
.957
2
.582
3
.180
3. Test that remaining correlations are zero（典型相关的显 著性检验）
从左至右分别为Wilks的统计量、卡方统计量、自由度和伴随 概率。在0.05的显著性水平下，三对典型变量中只有第一对典 型相关是显著的。
Test that remaining correlations are zero:
身体形态：年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4； 健康状况：脉搏y1、收缩压y2、舒张压y3
2. Canonical Correlations（典型相关系数）
从表中可以看出第一典型相关系数达到0.957，第二典型相关 系数为0.582，第三典型相关系数为0.180。
Canonical Correlations
y3 -.021 .227 .189
5.Standardized Canonical Coefficients（两组典型变量的标准化 系数）
本例中的数据单位并不统一
Standardized Canonical Coefficients for Set-1
1
2
3
x1 -.256 -1.130 1.060
表1.1 两组身体素质的典型变量
- 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)。
例2:Minitab的对话窗口
Correlations: Oxygen purity %, Hydrocarbon %
Pearson correlation of Oxygen purity % and Hydrocarbo n % = 0.937 P-Value = 0.000
结论是什么？
H0:p=0(无相关性) Ha:p≠0(有相关性）
例1 10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
错误III：因果归属 相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据 掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)
10-5
例1 Minitab:图形→散点图(oxygen purity.mtw)
相关分析的常见错误 ◆收集数据范围过窄 ◆外推法 ◆因果归属 ◆掩饰真正的相关或创造虚假的相关 ◆过多的集中在相关系数上
10-10
错误1：数据覆盖范围过窄 收集的数据覆盖范围过窄
X的范围越宽就会产生更佳的估算回归线。
错误II：外推法 在数据范围以外对相关性进行外推
数据范围内的关系在其他区域内不一定适用。 10-11
六西格玛绿带培训教材
相关性分析
10-1
学习目的
结束对本章节的学习后，学员将可以： ◆解释什么是相关分析 ◆进行相关分析
●散点图 ●相关系数 ●常见错误
回归分析 定义：回归是确定一个响应变量(或输出)与一个或多个因变量(或 之间的统计关系的方法。
Y=f(x1,x2,…xn) 其中：Y是响应变量 X1到xn是因变量
10-7
R=0
◆R=0意味着无线性关系。 ◆R=0并不意味着无关系。
相关系数
按照惯例 p表示总体的相关系数。 r表示样本的相关系数。
◆在Minitab中，两个或多个变量间的相关系数(R)及其统计显著 ◆可以通过下列方法得到：
统计>基本统计量>相关
10-8
例2
◆从文件Oxygen purity. mtv中，测定出Oxygen purity Hydroc (X)的相关系数。
相关分析 量化两个变量之间的线性关 系的程度，即等式的适合性
如何？
10-3
散点图 以图形方式展示每个样本的两个特性，每个坐标轴表示一个特性值
X轴-因变量
Y轴-响应变量
散点图的目的是直观地说明两个变量之间的关系 与关联程度。
散点图-图形展示关系 10-4
用Minitab做散点图பைடு நூலகம்
在Minitab中，可通过下列方式做散点图： a)图形>散点图 b)统计>回归>拟合线图
注意：这些“规则”是基 于经验的主观判断。
10-13
10-2
相关
定义：决定两个来自不同变量源的响应（或输出）之间线性关系 法。 也代表了两个变量间的线性关联程度。由一个相关系数(R)来衡量 变量间的联系强度，在这里-1 ≤ R ≤ 1。 按照惯例，R表示真实的系^数，R表示我们的最佳估算。
回归与相关
回归分析 回归分析建立关于因变量与 响应变量之间关系的估计方VS 程式（公式）。