第三节数据报告 1.分组表输出 按行显示指定范围内指定的综合描述统计量 2.复合分组表输出 按列显示在指定范围内计算的综合描述统计量， (四)思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 (五)教学方法与手段 1.课堂讲授结合上机实验 2.多媒体教学 第五章数据相关分析 (一)目的与要求 通过本章教学，使学生熟练掌握Pearson Spe rman和Kendall相关系数测度的方 法：偏相关系数计算和对观测值或变量之间相似或不相似的测度。 (二)本章学习重点与难点 本章学习重点Pearson、Spearman、Kendall相关系数的测定和对相关系数进行检验， 偏相关系数的测定和对相关系数进行检验：本章难点在于距离分析的理论与方法。 (三)教学内容 第一节变量相关关系概念与分析过程 研究客观事物相互关系，既要做定性分析，又要做定量分析，测定它们联系的紧密 程度，揭示其变化具体形式和规律性。 1相关分析的概念 相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。线性相关分析研究两个变量之间 线性关系程度，常用表示，R的值在-1-+1之间。 2.Person相关系数 是用相同间隔或比例测定的数据进行计算。计算公式： Rxy=E(Xi-E(X)X(Y1-E(Y))/(Z(Xi-E(X))2x(Yi-E(Y)2)I2 3.Spearman、kendall相关系数 当变量值分布明显非正态时或非等间隔测度，或分布不明时使用这两种相关分析方 法，这两种相关系数计算必须对等间隔测度的变量值排秩，对离散变量排序。 第二节二元变量的相关分析 L.选择变量 2.相关系数计算及检验 Bivariate功能 计算指定两个变量间的相关性，可选择pearson、spearman、kendall tau-b相关；同 时对相关系数进行检验。 相关系数原假设H0r=0备择假设H1r≠0 第三节偏相关分析第三节 数据报告 1. 分组表输出 按行显示指定范围内指定的综合描述统计量。 2. 复合分组表输出 按列显示在指定范围内计算的综合描述统计量。 （四）思考与实践 通过实验课及课后时间训练巩固课堂知识。 （五）教学方法与手段 1．课堂讲授结合上机实验 2．多媒体教学 第五章 数据相关分析 （一）目的与要求 通过本章教学，使学生熟练掌握 Pearson、 Spearman 和 Kendall 相关系数测度的方 法；偏相关系数计算和对观测值或变量之间相似或不相似的测度。 （二）本章学习重点与难点 本章学习重点 Pearson、Spearman、Kendall 相关系数的测定和对相关系数进行检验， 偏相关系数的测定和对相关系数进行检验；本章难点在于距离分析的理论与方法。 （三）教学内容 第一节 变量相关关系概念与分析过程 研究客观事物相互关系，既要做定性分析，又要做定量分析，测定它们联系的紧密 程度，揭示其变化具体形式和规律性。 1. 相关分析的概念 相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。线性相关分析研究两个变量之间 线性关系程度，常用表示，R 的值在-1--+1 之间。 2. Person 相关系数 是用相同间隔或比例测定的数据进行计算。计算公式： Rxy = ∑(Xi - E(X))( Y1 - E(Y)) /〔∑(Xi - E(X)) 2 ×∑(Yi - E(Y) 2〕1/2 3. Spearman、kendall 相关系数 当变量值分布明显非正态时或非等间隔测度，或分布不明时使用这两种相关分析方 法，这两种相关系数计算必须对等间隔测度的变量值排秩，对离散变量排序。 第二节 二元变量的相关分析 1. 选择变量 2. 相关系数计算及检验 Bivariate 功能 计算指定两个变量间的相关性，可选择 pearson、spearman、kendall tau-b 相关；同 时对相关系数进行检验。 相关系数原假设 H0:r = 0 备择假设 H1:r ≠ 0 第三节 偏相关分析