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2013-01-29
二分类变量是否可以跟连续型变量做相关分析?如果因变量是二分类变量,自变量既有二分类变量也有连续型变量,要做相关分析,是否可以用Pearson相关系数来解释,如何解释?
比如说,因变量为性别,1为男,0为女,自变量一个为成绩(连续型),相关系数为0.12;另一个自变量为是否为班委,1为是,O为否,相关系数为-0.25.假设都显著。该如何来解释这一相关系数?这个解释有什么意义?
如果相关分析与LOGIT回归分析的结果不一致是什么原因?跟因变量0和1的比例是否有关系?
初学者,请各位大神指点~~感激不尽
1
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2013-1-29 00:46:04
同           问
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2013-1-29 01:22:24
我没记错的话logistic regression不就是实现你这种目的的?
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2013-1-29 10:45:23
如果是真正的二類變數(如:男女、有無,要輸入為1與0),與連續變數度相關,叫「點二系列相關」(point biserial correlation),它是Pearson相關的特例,可以用SPSS的相關來求即可。

如果是人為二類變數(如:及格與不及格),與連續變數度相關,叫「二系列相關」(biserial correlation),在SPSS中無法計算,需要使用其他軟件。

如果點二系列相關係數為正,表示1(如男)的成績較高;如果係數為負(如班委),表示班委的成績較低。
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2013-1-29 14:59:39
这个相关系数是一个参考,关键要看显著性检验值(sig.这一项,与0.05或0.02比较)。就这个问题而言,因变量的0,1肯定是影响分析结果的主要因素,因为如果是全0(或全1)就没必要分析了。
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2013-1-29 23:24:46
奔跑的鸟儿 发表于 2013-1-29 14:59
这个相关系数是一个参考,关键要看显著性检验值(sig.这一项,与0.05或0.02比较)。就这个问题而言,因变量的 ...
假设是显著的,那么相关系数的正负号有什么意义,如何解释?
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