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偏相關分析怎麼寫原假設

圖文 更新时间:2025-01-22 16:57:24

偏相關分析怎麼寫原假設?早梅【唐】柳宗元,現在小編就來說說關于偏相關分析怎麼寫原假設?下面内容希望能幫助到你,我們來一起看看吧!

偏相關分析怎麼寫原假設(相關分析之偏相關分析)1

偏相關分析怎麼寫原假設

序曲

早梅

【唐】柳宗元

早梅發高樹,迥映楚天碧。

朔吹飄夜香,繁霜滋曉白。

欲為萬裡贈,杳杳山水隔。

寒英坐銷落,何用慰遠客?

梅花傲霜雪鬥嚴寒,曆來是詩人歌詠的對象,且多以梅自喻,表達作者的情趣。柳宗元也正是這樣,在《早梅》詩中借對梅花在嚴霜寒風中早早開放的風姿的描寫,表現了自己孤傲高潔的品格和不屈不撓的鬥争精神。

全詩分前後兩層意思,前四句詠物,後四句抒懷。"早梅發高樹,迥映楚天碧。" 起筆不凡,筆勢突兀。早梅與别的花卉不同,在萬物沉寂的寒冬綻開了花蕾,"衆花搖落獨暄妍"(林逋《山園小梅》)。一個"發"字把早梅昂首怒放生機盎然的形象逼真地展現在讀者的眼前。其背景高遠廣闊的碧藍的天空,不僅映襯着梅花的色澤,更突出了它的雅潔,不同凡俗。而"發高樹"的"高"字借實寫虛,暗寓詩人不苟合流俗行高于時人。"朔風飄夜香,繁霜滋曉白"緊承開頭兩句寫梅花開放的惡劣環境,表現梅花不同凡花的風骨。這兩句詩與陸遊《落梅》絕句裡的"雪虐風饕愈凜然,花中氣節最高堅"意同,都贊頌了梅花傲視霜雪的不屈品格。早梅所處環境的"朔吹"、 "繁霜"實際上正是柳宗元遭遇的政治環境的縮影。"永貞革新"失敗後,柳宗元被貶到邊遠落後的南荒之地,過着囚徒般的日子,身心受到嚴重的摧殘。面對腐朽勢力連連不斷的打擊,始終堅持自己的理想,懷抱堅定的自信,他表示:"苟守先聖之道,由大中以出,雖萬受擯棄,不更乎其内。"(《答周君巢餌藥久壽書》)

偏相關分析簡介

相關分析适用于僅包括兩個變量的數據分析,當數據文件包括多個變量時,直接對兩個變量進行相關分析往往不能真實反映二者之間的相關關系,此時就需要用到偏相關分析,以從中剔除其他變量的線性影響,即先假設其中的某些因素不變,再去考察其他因素對該問題的影響,從而達到簡化分析的目的,這就是偏相關分析的思想。

1. 偏相關分析的定義

偏相關分析是在相關的基礎上考慮兩個因素以外的各種影響因素,或者說在扣除了其他因素的作用大小以後,重新分析兩個因素間的關聯程度。其目的:消除其他變量關聯性的傳遞效應

2. 偏相關系數的定義

線性相關分析計算的是兩個變量間的相關系數,它分析兩個變量之間線性相關的程度。但在實際應用中,往往因為第3個變量的作用,使相關系數不能真正反映那兩個指定變量間的線性相關程度。如身高、體重與肺活量的關系,若使用Pearson相關系數,可以得出肺活量與身高、體重之間分别存在着較強的線性關系,因為身高與體重有線性關系,體重與肺活量又有線性關系,由此得出身高和肺活量之間存在線性關系的結論是不可信的。偏相關分析能夠在研究兩個指定變量之間的線性相關關系時,控制可能對其産生影響的其他變量。

在多變量的情況下,變量之間的相關關系是複雜的,直接研究兩個變量間的簡單相關系數往往不能正确說明它們之間的真實關系,隻有除去其他變量影響後的再計算相關系數,才能真正反映它們之間的相關關系;或者說是在其他變量固定不變的情況下,計算兩個指定變量之間的相關系數,這樣的相關分析就是偏相關分析,經此得出的相關系數叫做偏相關系數,如要分析身高與肺活量之間的相關性,就要控制體重在相關分析過程中的影響。

SPSS實現偏相關分析

示例:某醫師收集并測定95例糖尿病患者的體重指數BMI、HOMAR指數、A/L比值等指标,分析指标之間的相關性。

1. 數據錄入:

· 在SPSS的"變量視圖"中設置三個變量,體重指數BMI、HOMAR指數、A/L比值。

2. 參數選擇與說明

(1) 打開 分析—相關—偏相關

(2) 參數說明與選擇

  • 變量:估計偏相關系數的變量,至少兩個及以上變量,必須選項

  • 控制:控制變量,選擇專業上需扣除或控制其影響的變量,可以是一個或多個變量

  • 顯著性檢驗:如果了解變量間是正相關或負相關,應選擇 雙側檢驗 單選按鈕;否則,選擇 單側檢驗 按鈕

  • 顯示實際顯著性水平:輸出P值和自由度

  • 統計:(1)平均值與标準差—輸出相關變量與控制變量的均值與标準差;(2)零階相關性—輸出選入變量的Pearson簡單相關系數;(3)缺失值:選擇缺失值處理方法

    3. 數據結果與說明

    (1) 基礎分析

    · 由下表可知,輸出各指标的平均值與标準差。

    (2) 檢驗結果

  • 由下表可知,結果分為上下兩部分,上面部分是沒有控制AL的情況下,三個變量間的兩兩相關性矩陣,可以發現BMI與HOMA-R指數之間相關系數為0.235(p=0.022<0.05),存在一定的相關;下半部分為 在扣除了AL值影響後,BMI與HOMA-R指數之間偏相關系數為0.181(p>0.05),故不能認為二者有線性相關關系

    4. 語法:

    ***************** 偏相關檢驗 *******************. PARTIAL CORR /VARIABLES=BMI HOMAR BY AL /SIGNIFICANCE=TWOTAIL /STATISTICS=DESCRIPTIVES CORR /MISSING=LISTWISE.

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