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1、应用统计学与SPSS统计软件的运用,相关分析,现实生活中的许多现象之间存在着相互依赖、相互制约的关系，这些关系在量上主要有两种类型：1、确定性关系，即我们所熟悉的变量之间的函数关系，如圆的半径R与圆的面积S之间就存在确定的函数关系；2、非确定性关系，即变量之间虽然有密切的关系，但这种关系却无法用确定的函数关系表达，如人的年龄与血压之间有密切的关系，但却找不到一个函数能准确地表示它们之间的关系，变量之间的这种非确定性关系，称为相关关系.,相关分析,值得注意的是，即使是具有确定性关系的变量，由于测量误差的影响，其表现形式也具有某种程度的不确定性。具有相关关系的变量间虽然不具有确定的函数关系，但是通
2、过大量的观测数据，可以发现它们之间存在一定的统计规律。它能帮助我们有效地从一个可以控制或可以精确观察的变量取得的值去估计另一随机变量所取的值。如用年龄估计血压。,8.1 线性相关,8.1 线性相关,8.1 线性相关,8.1 线性相关,8.2 非线性相关,8.2.1随机变量之间的非线性关系通过数据绘制的散点图无法判断二者的相关关系。例如下表1，,8.2 非线性相关,8.2 非线性相关,8.2.2 非线性相关的测量1、运用SPSS绘制散点图；2、观察变量之间是否存在非线性关系；3、适用于描述非线性关系的函数形式不唯一；4、化非线性关系为线性关系。,8.3 Spearman等级相关,等级相关系数：顺序级数据的等级相关系数刻度级数据的等级相关系数。,8.3 Spearman等级相关,8.3 Spearman等级相关,8.4 偏关,8.5 相关系数异于零的显著性检验,当求出相关系数不为0时，并不能真正表明随机变量之间的相关关系，还需要显著性检验来判别随机变量之间的相关系数是否显著异于0。,8.5 相关系数异于零的显著性检验,8.5 相关系数异于零的显著性检验,8.5 相关系数异于零的显著性检验,
