1、第九章 列联分析,第九章 列联分析,第一节 列联表 第二节 分布与 检验 第三节 列联表中的相关测量,学习目标,1. 解释列联表 进行 c2 检验 一致性检验 独立性检验 3. 测度列联表中的相关性,数据的类型与列联分析,品质数据,品质随机变量的结果表现为类别 例如：性别 (男, 女) 各类别用符号或数字代码来测度 使用定类或定序尺度 你吸烟吗? 1.是；2.否 你赞成还是反对这一改革方案? 1.赞成；2.反对 对品质数据的描述和分析通常使用列联表 可使用检验,第一节 列联表,一. 列联表的构造 二. 列联表的分布,列联表的构造,列联表 （概念要点）,由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表
2、行变量的类别用 r 表示， ri 表示第 i 个类别 列变量的类别用 c 表示， cj 表示第 j 个类别 每种组合的观察频数用 fij 表示 表中列出了行变量和列变量的所有可能的组合，所以称为列联表 一个 r 行 c 列的列联表称为 r c 列联表,列联表的结构 （2 列联表）,列(cj),行 (ri),一个2 列联表,列联表的结构 （r c 列联表的一般表示）,列(cj),行(ri),r 行 c 列的列联表,fij 表示第 i 行第 j 列的观察频数,列联表 （一个实际例子）,【例】一个集团公司在四个不同的地区设有分公司，现该集团公司欲进行一项改革，此项改革可能涉及到各分公司的利益，故采用
3、抽样调查方式，从四个分公司共抽取420个样本单位(人)，了解职工对此项改革的看法，调查结果如下表,列联表的分布,观察值的分布 （概念要点）,边缘分布 行边缘分布 行观察值的合计数的分布 例如，赞成改革方案的共有279人，反对改革方案的141人 列边缘分布 列观察值的合计数的分布 例如，四个分公司接受调查的人数分别为100人，120人，90人，110人 条件分布与条件频数 变量 X 条件下变量 Y 的分布，或在变量 Y 条件下变量 X 的分布 每个具体的观察值称为条件频数,观察值的分布 （图示）,行边缘分布,列边缘分布,条件频数,百分比分布 （概念要点）,条件频数反映了数据的分布，但不适合进行对
4、比 为在相同的基数上进行比较，可以计算相应的百分比，称为百分比分布 行百分比：行的每一个观察频数除以相应的行合计数（fij / ri） 列百分比：列的每一个观察频数除以相应的列合计数（ fij / cj ） 总百分比：每一个观察值除以观察值的总个数（ fij / n ）,百分比分布 （图示）,总百分比,列百分比,行百分比,期望频数的分布 （概念要点）,假定行变量和列变量是独立的 一个实际频数 fij 的期望频数 eij ，是总频数的个数 n 乘以该实际频数 fij 落入第 i 行 和第j列的概率，即,期望频数的分布 （算例）,由于观察频数的总数为n ，所以f11 的期望频数 e11 应为, 例
5、如，第1行和第1列的实际频数为 f11 ,它落在第1行的概率估计值为该行的频数之和r1除以总频数的个数 n ，即：r1/n；它落在第1列的概率的估计值为该列的频数之和c1除以总频数的个数 n ，即：c1/n 。根据概率的乘法公式，该频数落在第1行和第1列的概率应为,期望频数的分布 （算例）,根据上述公式计算的前例的期望频数,第二节 分布与 检验,一. 统计量 检验, 统计量, 统计量 （要点）,用于检验列联表中变量之间是否存在显著性差异，或者用于检验变量之间是否独立 计算公式为, 统计量 （算例）,合计：3.0319, 检验,品质数据的假设检验,一致性检验 （要点）,检验列联表中目标变量之间是
6、否存在显著性差异 检验的步骤为 提出假设 H0：P1 = P2 = = Pj (目标变量的各个比例一致) H1：P1 , P2 , , Pj 不全相等 (各个比例不一致) 计算检验的统计量,进行决策 根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若22，接受H0,一致性检验 （实例）,提出假设 H0：P1 = P2 = P2 = P4 (赞成比例一致) H1：P1 , P2 , P3 , P4不全相等 (赞成比例不一致) 计算检验的统计量,【例】续前例，检验职工的态度是否与所在单位有关？( 0.1),根据显著性水平0.1和自由度(2-1)(4-1)=3查出相应的临界
7、值2=6.251。由于2=3.03192=6.251，接受H0,独立性检验 （要点）,检验列联表中的行变量与列变量之间是否独立 检验的步骤为 提出假设 H0：行变量与列变量独立 H1：行变量与列变量不独立 计算检验的统计量,进行决策 根据显著性水平和自由度(r-1)(c-1)查出临界值2 若22，拒绝H0；若22，接受H0,独立性检验 （实例）,【例】一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（ 0.05),独立性检验 （实例）,提出假设 H0：地区与原料等级之间独立 H1：地区与原料等级之间不
8、独立 计算检验的统计量,根据显著性水平0.05和自由度(3-1)(3-1)=4查出相应的临界值2=9.488。由于2=19.8229.448，拒绝H0,第三节 列联表中的相关测量,一. 相关系数列联相关系数V 相关系数,列联表中的相关测量 （一般问题）,品质相关 对品质数据(定类和定序数据)之间相关程度的测度 列联表变量的相关属于品质相关 列联表相关测量的指标主要有 相关系数 列联相关系数 V 相关系数, 相关系数 （要点）,测度 22列联表中数据相关程度的一个量 对于22 列联表， 系数的值在01之间 相关系数计算公式为, 相关系数 （原理分析）,一个简化的 22 列联表, 相关系数 （原理
9、分析）,列联表中每个单元格的期望频数分别为,将各期望频数代入 的计算公式得, 相关系数 （原理分析）,将入 相关系数的计算公式得,ad 等于 bc ， = 0，表明变量X 与 Y 之间独立 若 b=0 ，c=0，或a=0 ，d=0，意味着各观察频数全部落在对角线上，此时| =1,表明变量X 与 Y 之间完全相关,列联表中变量的位置可以互换，的符号没有实际意义，故取绝对值即可,列联相关系数 （要点）,用于测度大于22列联表中数据的相关程度 计算公式为,C 的取值范围是 0C1 C = 0表明列联表中的两个变量独立 C 的数值大小取决于列联表的行数和列数，并随行数和列数的增大而增大 根据不同行和列
10、的列联表计算的列联系数不便于比较,V 相关系数 （要点）,计算公式为,V 的取值范围是 0V1V = 0表明列联表中的两个变量独立V=1表明列联表中的两个变量完全相关 不同行和列的列联表计算的列联系数不便于比较 当列联表中有一维为2，min(r-1),(c-1)=1,此时V=,、C、V 的比较,同一个列联表，、C、V 的结果会不同 不同的列联表，、C、V 的结果也不同 在对不同列联表变量之间的相关程度进行比较时，不同列联表中的行与行、列与列的个数要相同，并且采用同一种系数,列联表中的相关测量 （一个实例）,【例】一种原料来自三个不同地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。分别计算系数、C系数和V系数，并分析相关程度,列联表中的相关测量 （一个实例）,解：已知n=500，根据前面的计算19.82，列联表为33,结论：三个系数均不高，表明产地和原料等级之 间的相关程度不高,本章小结,解释列联表 计算期望频数 进行 c2 检验 一致性检验 独立性检验 对列联表进行相关分析 用Excel进行c2 检验,结 束,
