皮尔逊积差相关系数与斯皮尔曼等级相关系数对于数据的处理各有什么特点?_百度知道
皮尔逊积差相关系数与斯皮尔曼等级相关系数对于数据的处理各有什么特点?
斯皮尔曼等级相关系数对变量的分布无要求皮尔逊积差相关系数要求两个变量均服从正态分布(正确地说是二维正态分布)，利用秩次进行计算，主要用在偏态资料或等级资料上
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八年级学生数学认知水平的检测与相关分析 中文摘要
青浦实验小组曾先后两次(1990年,2007年)对八年级学生的数学认知水
平进行大样本的测试.结果表明,十七年来,青浦学生在前三个数学认知水平
(计算??操作性记忆水平,概念??概念性记忆水平,领会??说明性理解
水平)上已经有了长足的进步,但在第四个认知水平(分析??探究性理解水
平)上却风景依旧.与此结果相呼应的是,一些国际比较研究也表明,中国(乃
至东亚)学生在解决常规数学问题上占有绝对的优势,但在数学探究和创造能
力上却表现不佳.因此,如何突破学生的数学能力瓶颈,将是我国数学教育改
革所面临的重大问题.
本文在青浦实验的基础上,主要进行了以下几个方面的工作:
首先,进一步细化了青浦实验中所构建的数学认知水平分析框架,形成了
一个具有可操作性的指标体系,并利用这个指标体系,编制了初步的数学认知
水平测试题系列.在这个过程中,笔者尝试使用试题反应理论对测试题的相关
信息进行分析,为以后进一步构造数学认知测试题库打下基础.
其次,利用重新编制的数学认知水平测试卷对苏州一所初中的样本学生进
行了系统的测试与访谈,其目的除了对青浦实验的结果进行印证外,希望更深
入地了解我国初中学生在高层次数学认知水平上的表现情况.研究表明,苏州
样本学生虽然在整体水平上略高于青浦的学生,但两个结果可以达成“齐同相
关”.苏州学生测试成绩略好的原因是这些样本来自苏州昀好的学校,当我们在
青浦样本中选取了一个与苏州样本相当的学校时,两者的测试结果基本一致.这
在一定程度上说明,青浦实验的结果是可信的.此外,依据苏州样本的测试结
果,本文进一步分析了学生在各个数学认知水平上的表现特征,好、中
正在加载中，请稍后...如何用spss做相关性分析
例：学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性
T&&&&&&&&&
G=f(T),其中T为自变量，G为因变量
step1：建立数据文件&&&
file——new——data；
定义变量&&&&&&&
选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。
Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：
Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量
&&&Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
&&&Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知
（2）Test of significance选项
Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant
correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%
&首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options
statistics为统计量，包括均值和标准差& 叉积离方差和协方差
missing values 选择默认
点击continue——ok
输出结果（下图）
相关系数为0.975，显著性p=0.000&0.01,有统计学意义
选用Kendall 肯德尔，结果如下：
选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：
&画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple
scatter------define
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。SAS数据挖掘与分析 -
　　书 名: SAS数据挖掘与分析作　者： 阮桂海
　　出版时间： 2008
　　开本： 16
　　定价: 33.00 元
SAS数据挖掘与分析 -
　　《SAS数据挖掘与分析》囊括了SAS编程方面极为详尽的命令语句，是数据的科学挖掘和统计分析方面的一本不可多得的教科书。
　　《SAS数据挖掘与分析》的前8章介绍了和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。
　　《SAS数据挖掘与分析》面向全国高校、、、、人文社会学、及财经学等专业的本科生和研究生，可作为这些专业及其他非计算机专业学生必选的统计教材，也是数据挖掘和信息分析方面的利器。
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　　《SAS数据挖掘与分析》是教据的科学挖掘和统计分析方面一本不可多得的教材，前半部分介绍了各种数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，后半部分着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行既科学又准确的分析，后半部分融会了作者在数据挖掘和信息分析领域教学和研究的经验与成果，是《SAS数据挖掘与分析》的精华所在。
SAS数据挖掘与分析 -
　　第1章SAS编程的语法知识
　　1.1SAS(StatisticalAnalysisSystem)概述
　　1.2观测值、变量常量
　　1.3SAS的操作符
　　1.4SAS数据挖掘常用的语句
　　第2章数据挖掘的预备知识
　　2.1DATA语句
　　2.3LENGTH语句
　　2.4用LABEL语句指定变量标签
　　2.5用PROCFORMAT过程指定数据标签
　　2.6用MISSING语句宣告缺失值
　　2.7注释语句
　　2.8创建新变量
　　2.9缺失值不参与运算
　　2.10求和语句
　　2.11删除变量
　　2.12用INFILE语句读取外部文件的数据
　　第3章数据挖掘时的跳转与循环
　　3.1IF语句
　　3.1.1IFTHEN语句
　　3.1.2IFTHEN/ELSE语句
　　3.2GOTO语句
　　3.3LINK语句
　　3.4RETURN语句
　　3.5删除部分个案
　　3.5.1删除数据集里暂时不用的个案
　　3.5.2用IF语句挖掘部分数字型的个案
　　3.6循环语句
　　3.7数组
　　3.7.1的下标
　　3.7.2在DOEND循环中使用数组
　　3.7.3多维数组
　　第4章建立数据仓库
　　4.1建立永久数据集
　　4.2数据的分组及分组标记
　　4.2.1分组控制
　　4.2.2数据的分组标记
　　4.3数据的排序
　　4.4数据集的连接
　　4.4.1变量相同时的连接
　　4.4.2变量不同时的连接
　　4.4.3变量值相同时的个案连接
　　4.5数据集“合二而一”
　　4.5.1按个案号配对合并变量
　　4.5.2用BY语句进行匹配合并
　　4.6用FILE语句控制输出文件
　　4.7OUTPUT语句
　　4.7.1OUTPUT语句格式
　　4.7.2一个个案的变量分几行输出
　　4.7.3一个DATA步创建多个数据集
　　4.8用DATASETS过程修改数据集
　　4.9查阅数据集的信息
　　第5章数据挖掘的过程引论
　　5.1DATA语句
　　5.2INFILE语句
　　5.3INPUT语句
　　5.3.1用INPUT语句定义固定格式的变量
　　5.3.2用INPUT语句定义自由格式的变量
　　5.3.3用INPUT语句指定格式化的输入方式
　　5.3.4INPUT语句含有挖掘功能
　　5.4用LABEL语句定义变量标签
　　5.5用FORMAT及VALUE语句定义数值标签
　　5.5.1定义数值标签
　　5.5.2指定“格式化输入”
　　5.5.3用FORMAT语句指定变量值的格式
　　5.6用TITLE语句显示标题
　　5.7数据挖掘常用的统计过程
　　5.7.1用PROCFREQ过程做简单的频数分布
　　5.7.2用PROCCHART过程画图
　　5.7.3用PROCPLOT过程画散点图
　　5.7.4用PROCMEANS过程统计均值分布
　　5.7.5用PROCRANK过程统计秩和分布
　　5.7.6用PROCTABULATE制表
　　5.7.7用PROCUNIVARIATE过程做详尽的频数分布
　　5.7.8用PROCDBF过程调用dBASE数据库数据
　　5.7.9用PROCPRINT过程显示数据集的信息
　　5.7.10用PROCSORT过程对数据排序
　　5.7.11用PROCSTANDARD过程对变量标准化
　　5.5.12用TRANSPOSE过程转置数据
　　第6章通过描述统计挖掘数据
　　6.1用FREQ过程做单双变量的频数统计
　　6.1.1FREQ过程命令
　　6.1.2FREQ过程与其他过程的连用
　　6.2单变量频数分布
　　6.3双变量交叉汇总和结合测量
　　6.3.1双变量频数统计的过程命令
　　6.3.2“定类-定类”双变量交叉汇总与结合测量
　　6.3.3“定比-定比”双变量交叉汇总与结合测量
　　6.3.4“定序-定序”双变量交叉汇总与结合测量
　　6.4再用UNIVARIATE过程详细描述单变量
　　6.4.1举例
　　6.4.2UNIVARIATE过程命令
　　6.4.3计算方法
　　6.5进一步用PROCCHART过程描述单变量
　　6.5.1PROCCHART过程命令
　　6.5.2CHART的选项
　　6.6用MEANS过程比较两个均值
　　6.6.1应用实例
　　6.6.2MEANS过程命令
　　6.7用PROCPLOT过程画散点图
　　6.8用RANK过程进行非参数检验
　　6.8.1什么是秩分
　　6.8.2RANK过程命令
　　6.8.3秩分计算
　　6.8.4运用举例
　　第7章均值比较与T检验
　　7.1均值比较的方法
　　7.1.1配对样本的均值比较
　　7.1.2两个独立样本的均值差检验
　　7.2MEANS过程及其t统计量
　　7.3TTEST过程及其t检验
　　7.4非参数检验
　　7.4.1用NPAR1WAY过程做非参数检验
　　7.4.2举例
　　第8章方差分析
　　8.1用ANOVA做均衡数据的方差分析
　　8.1.1ANOVA过程命令
　　8.1.2单因素方差分析
　　8.1.3双因素方差分析
　　8.1.4三因素方差分析
　　8.1.5R*C交互因素的方差分析
　　8.1.6多个实验组与对照组的均值比较
　　8.1.7用SNK的Q检验法比较组间均值
　　8.2用进行非均衡数据方差分析
　　8.2.1GLM过程命令
　　8.2.2GLM过程的统计功能
　　8.2.3用GLM做单因素3水平方差分析
　　8.2.4用GLM做二因素方差分析
　　8.3协方差分析
　　8.3.1GLM过程命令
　　8.3.2用GLM做协方差分析
　　第9章相关分析
　　9.1数据的4种测量水平
　　9.2皮尔逊
　　9.2.1CORR的计算公式
　　9.2.2皮尔逊相关系数的测量
　　9.2.3皮尔逊相关系数CORR的分析
　　9.3皮尔逊二分“点-距”相关
　　9.4肯氏(Kendall)等级相关τ?b
　　9.4.1计算肯氏的数据
　　9.4.2通过Analyst中的对话框计算肯氏相关系数τ?b
　　9.4.3肯氏相关系数τ?b结果分析
　　9.5计算次序-比率数据的肯氏相关系数
　　9.5.1次序-比率数据例子
　　9.5.2计算次序-比率数据的Eta系数
　　9.5.3肯氏相关系数τ?b结果分析
　　9.6.1斯皮尔曼等级相关系数的计算公式
　　9.6.2用“分析家”对话框测量等级相关
　　9.6.3Spearman相关系数的分析
　　9.7“标称-标称”型变量的相关测量
　　9.8Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数
　　9.9用PROCCORR过程编程计算相关系数
　　第10章用GLM过程进行回归分析
　　10.1最小平方法的原理
　　10.1.1方差分析
　　10.1.2统计量F
　　10.1.3回归系数Β计算法
　　10.1.4R
　　10.1.5残差分析
　　10.1.6DW统计量D
　　10.2GLM中各语句的格式
　　10.3GLM程序各语句的使用说明
　　10.4调用GLM程序作一元线性回归
　　10.4.1数据与程序
　　10.4.2数据分析
　　10.4.3结果分析
　　10.5调用GLM程序进行多元线性回归分析
　　10.6调用GLM程序进行多项式回归
　　10.6.1多项式回归的一般模型
　　10.6.2多项式回归的实例
　　10.7虚拟变量的用法
　　第11章采用REG过程进行多元线性回归分析
　　11.1用Analyst对话框做多元线性回归
　　11.2REG过程的语句格式
　　11.2.1REG程序中的语句及任选项
　　11.2.2REG程序中主要语句及关键词的注解
　　11.3REG程序进一步实例
　　11.4MAXR回归法和RSQUARE回归法
　　11.4.1MAXR回归法
　　11.4.2RSQUARE回归法
　　11.4.3实用程序及图例
　　第12章路径分析
　　12.1路径分析所用的程序
　　12.2图形输出
　　12.3路径图的分析方法
　　第13章生存分析
　　13.1名词引论
　　13.2用LIFEREG进行生存分析
　　13.2.1LIFEREG过程命令
　　13.2.2LIFEREG过程的应用实例
　　13.3用LIFETEST过程进行生存检验
　　第14章非线性回归分析一：对数与多项式回归
　　14.1对数曲线回归
　　14.1.1对数曲线回归所要求的数据
　　14.1.2对数曲线回归的编程解法
　　14.2对数曲线回归分析
　　14.3拟合抛物线的多项式回归
　　14.3.1多项式回归分析的原始数据
　　14.3.2多项式回归的方程式
　　14.3.3多项式回归的SAS程序
　　14.4多项式回归的结果与分析
　　14.4.1多项式回归的输出结果
　　14.4.2改用“分析家”对话框法进行多项式回归
　　14.4.3拟合大学生生长发育的二次曲线模型
　　第15章非线性回归二：Logistic回归与指数回归
　　15.1Logistic曲线回归
　　15.2从Logistic曲线模型解出初始值
　　15.3拟合Logistic曲线回归的分析
　　15.3.1参数估计
　　15.3.2参数近似的置信区间
　　15.3.3用Logistic曲线预测人口
　　15.4负曲线回归
　　15.5分析负指数生长曲线
　　15.6拟合指数曲线Y=AeBX回归
　　15.6.1建立指数曲线Y=AeBX的回归模型
　　15.6.2分析指数曲线Y=AeBX回归结果
　　15.6.3指数曲线的预测
　　第16章用Logistic过程做逻辑斯蒂克回归
　　16.1逻辑斯蒂克回归模型
　　16.2Logistic回归过程对数据的要求
　　16.3用“分析家”对话框做Logistic回归
　　16.4用编程法做逻辑斯蒂克回归
　　16.5假设与检验
　　16.6解释回归系数
　　16.7概率预测
　　16.8多分变量的编码
　　第17章2*2维LogisticRegression回归分析
　　17.12*2维LogisticRegression模型
　　17.22*2维LogisticRegression的变量及其数据
　　17.3用“分析家”对话框进行2*2维Logistic回归
　　17.42*2维Logistic回归分析
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关闭特色百科用户权威合作手机百科 收藏 查看&教育与心理统计学本词条缺少概述，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！作&&&&者出版社出版时间日
开本： 16开
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《教育与心理统计学(第3版)》是普通高等教育“十一五”规划重点教材，注重新型师范教育模块课程的建设，为培养学生的创新精神和实践能力服务，全面体现“大学精神、大学文化”和“实用、适用”的教学要求。教育与心理统计学是教育、心理量化研究的重要工具学科。它提供了收集数据、归纳数据并计算数据参数或统计量的基本方法。应用统计方法对数据作进一步的分析，达到以部分推知总体的目的，从而有助于我们作出决策或判断。学习与掌握好教育与心理统计学的理论与方法，有助于提升我们的研究水平和增强研究结论的可靠性。
《教育与心理统计学(第3版)》介绍的教育与心理统计方法包含三部分内容：描述统计、推断统计和多元统计。为适应统计方法的发展，在统计功效、效果量、协方差分析等方面也有所介绍。为解决数据计算的繁杂，《教育与心理统计学(第3版)》附录专门介绍了SPSS在教育与心理研究中数据统计分析的应用。
《教育与心理统计学(第3版)》第一章至第九章适宜本科生学习，第十章至第十二章适宜硕士研究生学习。《教育与心理统计学(第3版)》附有习题及阅读导航，可供拟报考教育学、心理学专业硕士研究生的学生练习、参考。
《教育与心理统计学》主要供高等师范院校教育专业、心理专业和其他相关专业教学使用，也是在职中小学教师培训和教育科研人员从事教学研究的重要参考书。张敏强，广东河源市人。现任华南师范大学教育科学学院教授、博士生导师。曾任中山大学等校教授。兼任中国教育学会教育统计与测量分会理事长，中国心理学会心理测量分会理事。主要研究领域为教育与心理测量及统计的基础理论研究和应用研究。从事教育与心理统计、教育与心理测量的本科、研究生教学工作近三十年。发表有关考试研究、教育与心理统计研究和应用方面的学术论文一百多篇，出版专著、教材、译著十多部，主持或已完成部、省级多项课题。作为主要成员参与的“高考标准化广东试验区”成果获第一届全国教育科研优秀成果一等奖，专著《教育测量学》获第二届全国教育科研优秀成果二等奖。绪论
第一节 什么是教育与心理统计
第二节 教育与心理统计的基本内容及本书体系
第三节 教育与心理统计的昨天、今天和明天
第四节 预备知识
第一章 常用的统计表与图
[内容提要][学习目标][关键词]
第一节 次数分布表与图
第二节 几种常用的统计分析图
[要点小结][思考与练习][拓展性阅读导航]
第二章 常用统计参数
[内容提要][学习目标][关键词]
第一节 集中量数
第二节 差异量数
第三节 地位量数
第四节 相关分析
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第三章 概率与分布
[内容提要]
[学习目标]
第一节 概率
第二节 二项分布
第三节 正态分布
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第四章 抽样理论与参数估计
[内容提要]
[学习目标]
第一节 抽样的基本概念
第二节 抽样方法
第三节 抽样分布
第四节 样本容量的计算
第五节 参数估计
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第五章 假设检验
[内容提要]
[学习目标]
第一节 假设检验的原理与步骤
第二节 总体均值的显著性检验
第三节 两总体均值差异的显著性检验
第四节 两正态总体方差的显著性检验
第五节 其他假设检验5
第六节 独立样本t检验的统计功效和效果量
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第六章 方差分析
[内容提要]
[学习目标]
第一节 方差分析的基本原理
第二节 完全随机化实验设计的方差分析
第三节 随机区组实验设计的方差分析
第四节 重复测量实验设计的方差分析
第五节 多个平均数之间的比较
第六节 协方差分析
第七节 方差分析的效果量计算
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第七章 回归分析
[内容提要]
[学习目标]
第一节 回归分析的基本原理
第二节 一元线性回归分析
第三节 多元线性回归分析
第四节 路径分析
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第八章 X2检验
[内容提要]
[学习目标]
第一节 总体分布的假设检验
第二节 独立性检验
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第九章 非参数检验
[内容提要]
[学习目标]
第一节 非参数检验的特点
第二节 符号检验
第三节 符号秩次检验
第四节 中位数检验
第五节 秩和检验
第六节 秩次方差分析
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第十章 主成分分析与因素分析
[内容提要]
[学习目标]
第一节 主成分分析
第二节 因素分析
第三节 实例分析
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第十一章 聚类分析
[内容提要]
[学习目标]
第一节 聚类分析的基本原理
第二节 系统聚类法
第三节 实例分析
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
第十二章 判别分析
[内容提要]
[学习目标]
第一节 距离判别
第二节 贝叶斯判别
第三节 费希尔判别
[要点小结]
[思考与练习]
[拓展性阅读导航]
附录一 SPSS统计应用
SPSS数据文件的建立与整理
本书统计实例在SPSS中的实现
附录二 教育与心理统计表
1.正态分布表
3.F值表(双侧检验)
4.F值表(单侧检验)
5.Fmax的临界值(哈特莱方差齐性检验)
6.q分布的临界值
7.积差相关系数(r)显著性临界值
8.相关系数r的Zr转换表
9.斯皮尔曼等级相关系数显著性临界值
10.肯德尔W系数显著性临界值
11.X2分布数值表
12.秩和检验表
13.符号检验表
14.符号秩次检验表
15.H检验表
16.弗里德曼双向秩次方差分析X2r值表
17.一万个随机数字表
附录三 思考与练习参考答案
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