行为科学统计第16章--相关

行为科学统计第16章

行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

为了自己的事业目标了...

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从这一章开始是第四部分，相关与非参数检验

讲什么？科学的基本目的是建立变量间的联系。之间讲的都是通过平均数和方差这样的统计量来比较各组数据，但是有些数据是无法计算平均数和方差的，这种情况下，即无法形成数值型数据的情况下，无法计算平均数和方差，但是可以比较比例和频数。。。

如此，我们就进入了第四部分！ 介绍这种情况下我们怎么办..

第16章先讲--相关

• 引言
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• 16.1  概述
  • 　　相关是用来测量和描述两个变量间关系的统计技术。
  • 指的注意的是，研究者并没有试图控制操作儿童的饮食或活动水平，仅仅是观察自然现象。
  •  正相关和负相关  关系的方向
  • 关系的形式    关系倾向于一种线性形式，也有非线性相关
  • 关系的程度    相关测量了与特定相关形式的拟合程度。  例如，线形相关测量了数据点与直线的匹配程度。
• 16.2 皮尔逊相关
  • 　　到目前为止，最常用的是皮尔逊相关
  • r＝ X和Y的共变性/X和Y各自的变异性
  • 一个公式
• 16.3 理解和解释皮尔逊相关
  • 　　相关只是描述了两个变量之间的关系，它没有解释为什么两个变量存在联系。特别是无法解释两个变量之间的因果关系。
• 16.4 皮尔逊相关的假设检验
  • 　　wtf。。。趋中回归～、
  • 注意！！！！皮尔逊相关的假设检验的自由度为  df= n-2...        489页完美的解释了为什么是n-2。。。
• 16.5 斯皮尔曼相关
  • 　　这个相关是可以测试顺序量表的，而不是测试其他的....
  •       斯皮尔曼相关就可以代替皮尔逊相关...  ...  ...  ... ... 
• 16.6 其他关系的测量
• 　　还有其他的..暂时不看啦～～...

 总结

• 看书啦...公式也记不住啦...503页
• SPSS   这一章的spss 很赞哦。。详细介绍了 皮尔逊、斯皮尔曼、及点二列相关。。。
• 步骤          数据输入两列  ：一列X值  另外一列Y值
  •    Analyze－Correlate－ Bivariate ...

　　

2016／12/21 整理完毕😄 ...   明天要开会了..为什么我这么淡定...................