美文网首页
二元定距变量的相关性分析

二元定距变量的相关性分析

作者: 肖玉贤 | 来源:发表于2018-04-20 20:33 被阅读0次

    二元定距变量的相关分析是通过计算变量间两两相关的相关系数,对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进行分析。其中,pearson简单相关系数用来衡量定距变量间的线性关系。如:衡量国民收入和民有储蓄存款、身高和体重、初中成绩与中考成绩等变量间的线性关系。

    案例

    探究语文成绩与英语成绩之间是否有显著性的差异

    数据

    8位同学语文和英语成绩

    数据分析

    H0:8位同学的语文成绩和英语成绩之间无显著性差异;

    H0:8位同学的语文成绩和英语成绩之间有显著性差异;

    执行:analyze/correlate/bivariate,得到如下的结果:

    语文成绩和英语成绩的相关性

    结果表明,8名同学的语文成绩(SD=4.41;M=85.38)与英语成绩(SD=4.34;M=86.00)无显著性差异,接受原假设,拒绝对立假设。其中,语文成绩和英语成绩的相关性为0.396,证明两者的变化趋势一致,但显著性P=0.332,大于显著性水平。(课本的结果表述是错误的)


    本编学习内容数据和案例均来自于清华大学出版社·倪雪梅·《精通spss统计分析》

    相关文章

      网友评论

          本文标题:二元定距变量的相关性分析

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/kwbzkftx.html