例如,可以控制年龄和工作经验两个变量的 影响,估计工资收入与受教育程度之间的相关关 系。
可在控制销售能力与各种其它经济指标的情 况下研究销售量与广告费用的关系等。
2021/6/22
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偏相关系数的计算
控制了变量z,变量x、y之间的偏相关和控制了两个变量z1、 z2, 变量x、y之间的偏相关系数计算公式分别为:
2、非参相关分析
如果数据不满足正态分布的条件,应使用Spearman 和Kendall 相关分析方法
1)Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式,是根据数 据的秩而不是根据实际值计算的。它适合有序数据或不满足正态分 布假设的等间隔数据。计算时,必须对连续变量值排秩,对离散变 量排序。其计算公式为:
rxy,z
rxy rxzryz (1 rx2z (1 ry2z )
r xy,z1z2
r r r xy,z1 xz2,z1 yz
(1
rx2z
2
,
z1
)(1
r2 yz2
,
z`
)
rxy,z是控制了z的条件下,x、y之间的偏相关系数。
rxy是变量x、y间的简单相关系数或称零阶相关系数。rxz、ryz分 别是变量x、z间的和变量y、z间的简单相关系数,依此类推。
单击确定
图8-2双变量相关选项对话框
注:如在这一步单击 “粘贴”,打开Syntax对 话框,然后,单击 Syntax窗口的Run图标 即可开始分析。
CORRELATIONS /VARIABLES=weight coronary /PRINT=TWOTAIL NOSIG /STATISTICS DESCRIPTIVES XPROD /MISSING=PAIRWISE .