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本帖最后由 wanghaidong918 于
08:42 编辑
比如，检验多个因变量对一个自变量直接的相关性，如果用两两相关依次来做的话，比如，Y与X1，y与x2，y与x3，y与x4，等等依次来做的话，就比较麻烦了。有人说，可以在spss中，将多个变量如，y ， x1 ，x2，x3，x4都一起放在双变量检验里面，它会出一个表格式的矩阵。但是，现在问题是，如果我新增加了一个变量x5也放在里面，却发现原来表格中的相关性的系数全变了。
问题出在什么地方呢？难道将变量都放到里面的话，检验的结果就不是两两之间的关系了么？
载入中......
如果回归方程中只有x1和y，那么这样得到x1和y之间的关系可以叫做相关关系，但如果存在多个变量（比如，还有x2，x3，x4和x5）那么这时候x1与y之间的关系只能叫做偏向关系（剔除其他4个变量的共同影响之后），所以我并不太懂你的两两相关到底是什么意思。
附：如何得到偏相关关系？以x1为例。先做x1对其余4个变量的回归，得到残差序列u1，u1与y做回归，得到的系数才是撇掉其他因素之后，x1对y的净影响。
所以你要考虑哪些变量对y有 ...
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你这个新变量估计与其他几个解释变量存在一定的相关性。
你想初步知道x1与y之间的关系，可以画个图来看看，直接利用x1对y做回归，万万使不得。如果你不控制其他变量，而只看某个变量（比如x1）对y的影响，得出的结果一般是有偏误的。就像你少控制了x5一样，其它4个变量的系数都是有偏的。
附：什么情况下是无偏的呢？两种情况下，前四个变量的系数估计是无偏的。1.x5和其它4个变量不相关。2.x5的系数不显著。
far_faraway 发表于
你想初步知道x1与y之间的关系，可以画个图来看看，直接利用x1对y做回归，万万使不得。如果你不控制其他变量 ...我现在比较困惑的是，在spss对多个变量一起做双相关分析，应该出来的结果只是两个变量间的比较吧，难道我理解错了么？
leonzuo000 发表于
你这个新变量估计与其他几个解释变量存在一定的相关性。变量间存在相关性估计是很难避免的。但是，为什么我分析的是双相关，也会影响到其他变量呢？分析的过程，在spss里依次操作：分析-相关-双变量，然后将分析的4、5个变量一次性都放在窗口里面。这样分析对么？
如果回归方程中只有x1和y，那么这样得到x1和y之间的关系可以叫做相关关系，但如果存在多个变量（比如，还有x2，x3，x4和x5）那么这时候x1与y之间的关系只能叫做偏向关系（剔除其他4个变量的共同影响之后），所以我并不太懂你的两两相关到底是什么意思。
附：如何得到偏相关关系？以x1为例。先做x1对其余4个变量的回归，得到残差序列u1，u1与y做回归，得到的系数才是撇掉其他因素之后，x1对y的净影响。
所以你要考虑哪些变量对y有影响，可以通过两个途径来推断：1.理论，例如消费一定跟收入相关。2.描述性统计关系，例如画个图。
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far_faraway 发表于
如果回归方程中只有x1和y，那么这样得到x1和y之间的关系可以叫做相关关系，但如果存在多个变量（比如，还有 ...我好想有些明白了，也就是说在多个变量形成相关系数的矩阵中，任意两个变量间的相关系数实际上受到了其他变量的影响。所以，再新引入一个变量之后，整个的矩阵形式也就变了，变量间的影响也就变了。
看来不能图省事，将多个变量一股脑地放进双变量相关分析中去考察。
far_faraway 发表于
如果回归方程中只有x1和y，那么这样得到x1和y之间的关系可以叫做相关关系，但如果存在多个变量（比如，还有 ...我的原意，是想考察一个因变量，是否可能受到了几个自变量的影响。我采取了这么几种方法：1、将因变量和某一个自变量逐一放到spss中进行双变量的分析，但是，感觉这样比较麻烦。而且，总感觉单个考察的话，说服力不强。所以我就想找个省事的办法，也想看看能不能有点全局性的反应。所以采取了方法2、将因变量和几个自变量一并放入spss中进行双变量分析。这种方法是在网上看来的。这样，就产生了一个变量间的矩阵。但是这样就出现了两个问题。一个问题是经过逐一分析感觉相关系数较大的变量，在这次中有的变的不明显，有的根本没有出现在矩阵中（是不是因为相关性实在弱而被软件自动剔掉了呢？求解答）。另一个问题，在引入新变量后，整个矩阵的变量间的相关系数也会发生变化。所以，我在考虑是不是多个变量间的相关关系不能这样考察呢？为了验证这点，我在eviews中也试着分析了几个变量件的相关系数，发现形成矩阵后，也会因变量的不同和增减，部分系数发生明显的变化。
另外，将几个变量形成多元回归法方程之后，原来与因变量相关强的几个变量，居然通不过t检验。在5个自变量中，也只有两个能通过检验，最后方程只能只用两个自变量了。得出的结论就是，这两个自变量是影响因变量的主要因素。但实际上，我做的这个方程没有意义，因为不能做预测，只能看自变量对因变量影响力的大小，但却平白丢了几个变量，不能进入方程。
问题1：建模的思想一般是由一般到特殊，即先考虑尽量多一些变量，如果其中的某些变量不显著，可以剔除其中不显著的变量。但你是由特殊到一般，这个是不行的。
问题2：有些变量单独观察是显著的，但放在一起就不显著了，说明有些变量之间存在多重共线的问题。如果是这样，可以考虑踢掉某些不好解释，或者意义有限的变量。
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【已解决】用SPSS进行非参数检验两两比较的方法
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这个帖子发布于4年零169天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
这两天被如何进行非参数检验的两两比较搞得头疼，网上查了两天，终于有点眉目了，现在放这里供大家参考。有人提到可以对变量进行编秩，然后采用方差分析的方法对秩进行两两比较，似乎可行，但没有足够的理论依据。我请教了几位统计学老师都说,方差不齐时尽量不用方差分析,而因对数据进行转换或用非参数检验。另外，SPSS方差分析时有假设方差不齐时的几个检验方法，但看了很多国外文献似乎没有用这些方法的，所以得谨慎使用。用数据转换也是个不错的主意，但我就碰到了这种情况，用自然对数转换后仍然方差不齐，且有时候方差变齐了，但统计结果却变了（相较于非参数检验），所以很郁闷。颜虹主编的8年制《医学统计学》中有关于进行两两比较的章节（十一章，第四节，第三小节），其中提到可以用wilcoxon秩和检验，且用Bonferroni法校正P值。但在SPSS19.0以前的版本中没有进行两两比较的选项。好在SPSS19.0及以上版本有专门的进行非参数检验多组比较的选项，具体如下（SPSS19.0）SPSS---分析---非参数检验---独立样本(I)...在出现的名为“非参数检验：两个或更多独立样本”的对话框里，点击“字段”选项卡。在出现的画面中把要检验的变量放入右边的“检验字段（T）”文本框里，把分组变量放入其下面的“组（G）”里。点击“运行”按钮即可。在输出的结果中，双击“假设检验汇总”图表，在出现的模型浏览器里的右下角的“视图”的右边下拉菜单里，选中其中的“成对比较”，结果就会出现两两的非参数检验的比较的结果。参考自人大经济学论坛，网友的帖子网址：http://bbs.pinggu.org/thread--1.htmlSPSS19.0下载：/thread--1.html
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andonglmn 编辑于
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shana_ 真心感谢，我也寻找了好久解决办法。还有一个小问题请教一下，如果按照楼主的方法进行非参数检验的两两比较了，那么在文章中描述方法的时候，怎么说呢？Kruskal-Wallis analysis 就可以吗？是不是应该写明followed by 哪种post hoc test？那么应该写哪种呢？
根据IBM官网的说明，可能叫 Dunn or Dunn-Bonferroni post hoc method。详见http://www-/support/docview.wss?uid=swg原文如下“Problem(Abstract)Can SPSS perform a Dunn's nonparametric comparison for post hoc testing after a Kruskal-Wallis test?Resolving the problemSPSS Statistics added the Dunn or Dunn-Bonferroni post hoc method following a significant Kruskal-Wallis test in the NPTESTS procedure (Analyze>Nonparametric Tests>Independent Samples in the menus) in Version 19. It is not available in earlier versions.In Version 19 and later, if you specify Analyze>Nonparametric Tests>Independent Samples, specify one or more appropriate dependent variables and a grouping factor with more than two levels, pairwise comparisons using the Dunn-Bonferroni approach are automatically produced for any dependent variables for which the Kruskal-Wallis test is significant. If you are looking at Model Viewer output, you need to double click on the Hypothesis Test Summary to activate the Model Viewer. When the Model Viewer opens, look in the lower right of the screen for the View drop-down menu and select Pairwise Comparisons to see the post-hoc test results.”
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We used Kruskal-Wallis ANOVA or a Mann-Whitney U test to compare differences in UIC and thyroid hormones among trimesters and between sites, and a Dunn-Bonferroni test for post hoc comparisons.这是我在JCEM（IF 6.3）上看到的表述，应该是比较准确的，大家可以参考下
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SPSS v19 版本以上，Kruskal-Wallis test 可以直接做两两比较了。有两种选择：Kruskal-Wallis test followed by all pairwise multiple comparisons.Kruskal-Wallis test followed by
stepwise step-down comparisons.
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