JASP中有序分類變量的kendall系數(shù)是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。
在宣城等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站 網(wǎng)站設(shè)計制作按需開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計,成都營銷網(wǎng)站建設(shè),成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,宣城網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
相關(guān)分析中，考察兩個連續(xù)數(shù)據(jù)間相關(guān)關(guān)系最為常見，比如廣告費(fèi)用與產(chǎn)品銷售。但是實際中也
不可避免要遇到兩個分類變量相關(guān)關(guān)系的考察，比如有研究者想考察某個行業(yè)中不同學(xué)歷與收入水平間的相關(guān)性。這兩個數(shù)據(jù)不一般，不是普通的無序分類變量，而是有序分類變量，所以不能隨意用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來探查，合適的選擇是
kendall’s tau-b相關(guān)系數(shù)。假設(shè)我們拿到的是原始數(shù)據(jù)記錄，一行一個個案，兩列分別是收入inc和學(xué)歷edu。部分?jǐn)?shù)據(jù)展示如下：JASP的菜單操作其實非常簡單，在【Regression】中選擇【Correlation Matrix】。首先我們把需要分析的數(shù)據(jù)扔進(jìn)目標(biāo)變量框內(nèi)，這就算是告訴軟件，我們要分析他們兩。然后直截了當(dāng)告訴軟件，我要求你馬上給我計算kendall’s tau-b系數(shù)，勾選參數(shù)選項就好。那右側(cè)的結(jié)果中會馬上奉上結(jié)果，來看一看：三線表很好，不過格式有點(diǎn)丑，有多余的單元格。勾選上【Display pairwise table】，換個表格形式，再勾選上【Report sig】標(biāo)記上顯著性水平更有統(tǒng)計感。結(jié)果如下：相關(guān)系數(shù)范圍是[-1,1]，負(fù)號表示負(fù)相關(guān)，正數(shù)表示正相關(guān)，系數(shù)絕對值越大相關(guān)程度越強(qiáng)。在本例中Kendall’s tau-b=0.719，顯著性檢驗P＜0.001，說明學(xué)歷和收入存在正相關(guān)關(guān)系，即學(xué)歷越高，收入越高，有統(tǒng)計學(xué)意義。萬一你做相關(guān)系數(shù)其顯著性檢驗P＞0.05，這說明統(tǒng)計學(xué)上認(rèn)為兩個變量間沒有相關(guān)性。假設(shè)我們拿到的不是原始數(shù)據(jù)，而是統(tǒng)計匯總后的頻數(shù)表資料，在JASP中也是可以輕松完成相關(guān)分析。此時應(yīng)該使用列聯(lián)表分析了。行變量學(xué)歷edu，列變量inc，再加一個頻數(shù)數(shù)據(jù)，這就是交叉表頻數(shù)數(shù)據(jù)資料。在頂部的【Frequencies】菜單中選擇【Contingency Tables】，可以將學(xué)歷edu作為行變量（用來分組），收入inc作為列變量（關(guān)注的目標(biāo)），然后用頻數(shù)數(shù)據(jù)加權(quán)。
加權(quán)和交叉表合在同一個菜單中，這一點(diǎn)比SPSS方便太多了。然后我們需要告訴軟件，我要什么。交叉表卡方檢驗不是萬能的，它適合于無序分類變量，對于有序分類變量，我們可以不輸出卡方檢驗結(jié)果。既然分析目標(biāo)很明確，就是要考察學(xué)歷和收入間的相關(guān)性，那么就干脆利索的命令軟件技術(shù)【Kendall’s tau-b】。其他參數(shù)不用管了。統(tǒng)計了交叉表表格，看看就行了。有價值的是同步輸出“理論頻數(shù)”，這是卡方檢驗原理性的東西。直接看相關(guān)性。Kendall’s tau-b=0.719，顯著性檢驗P＜0.001，說明學(xué)歷和收入存在正相關(guān)關(guān)系，即學(xué)歷越高，收入越高，有統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)果和前面原始數(shù)據(jù)記錄完全一致，這是毫無疑問的。看完上述內(nèi)容是否對您有幫助呢？如果還想對相關(guān)知識有進(jìn)一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝您對創(chuàng)新互聯(lián)的支持。
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