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【高考数学PPT课件】相关系数

作者:habao 来源: 日期:2019-11-4 8:57:29 人气: 标签:相关系数

  【高考数学PPT课件】相关系数_高考_高中教育_教育专区。第五章 相关系数 第一节 相关概述 第二节 积差相关系数 第三节 其他相关系数 第一节 相关概述 一、相关的含义 客观现象之间的数量联系存在着函数关系和相关关系。 当一个或几个变量取定值时,另一

  第五章 相关系数 第一节 相关概述 第二节 积差相关系数 第三节 其他相关系数 第一节 相关概述 一、相关的含义 客观现象之间的数量联系存在着函数关系和相关关系。 当一个或几个变量取定值时,另一个变量有确定的值与之 对应,称为函数关系,可用Y=f(X)表示。 图5-0(a) 函数关系 所谓相关就是指事物或现象之间的相互关系。事物 之间在数量上的变化关系有的是属于关系(一种现象 是另一种现象的原因,另一种现象是这种现象的结果), 有的却不能直接作出关系的解释。当一个或几个相互 联系的变量取一定数值时,与之相对应的另一个变量的值 虽然不确定,但它仍然按某种规律在一定范围内变化,变 量间的这种关系,被称为相关关系,如图5-0(b)。 图5-0(b) 二、相关的种类 (一)从变化方向上划分 1、正相关。两个变量中,一个变量增大,另 一个变量对应值也随之增大;或一个变量值减小, 另一个变量对应值也随之减小,两列变量变化方 向相同。如学生的学习成绩与智商之间的关系; 教师工作积极性与学校管理程度之间的相关, 学校办学经费与教学设施之间的相关等。 2、负相关:两个变量中,一个变量增大, 另一个变量对应值也随之减少;或一个变 量值减小,另一个变量对应值也随之增大, 两列变量变化方向相反。如学生学习能力 水平与其解题时间的关系;运动员赛跑与 所用时间之间的相关;学生学习能力与识 记所用时间之间的相关等。 3、零相关。两变量值的变化方向无规律。如 学生的身高与学生成绩的变化关系。 (二)从变量的个数上划分 1、简相关。两个变量之间的相关关系。如在 一定年龄阶段,儿童身高与年龄的关系。本课所 研究的都是简相关。 2、复相关。一个变量与两个或两个以上变量 间的相关关系。如教师教学的成效与教师思维能 力、教学方法、学生的学习准备情况之间的关系。 (三)从变量相互关系的程度上划分 1、高度相关。即两个变量相互联系非常密 切。如大学生的学习成绩和智商的关系。当两个 变量变化关系达到一一对应的密切程度时,数量 变化就是确定性关系了,则称为完全相关。 2、低度相关。即两变量存在相互联系,但 其关系并不密切。 三、相关图 它是表示两种事物之间的相关性及联系 的模式。以直角坐标的横轴表示x列变量, 纵轴表示y列变量,在相关的两变量对应值 的垂直相交处画点,构成相关图。如 图5-1。 图5-1 图 相关图的用途: 1、判断相关是否直线式。 当两变量之间呈曲线趋势,其相关 图呈弯月状,说明两变量之间线(a) 曲线相关 当两变量间呈线性趋势,其相关图是椭 圆形,说明两变量之间是线性关系,称为直线(b) 直线、判断相关密切程度高低 相关图的形状和疏密,反映着相关程度 的高低。如图5-3(a),图的椭圆形状较狭 长,称为高度相关。 图5-3(a) 高度相关 如果图的椭圆形状比较粗,称为低度相 关。如图5-3(b)。 图5-3b 低度相关 3、判断相关变化方向 正相关:点主要位于一、三象限。如图5-4 (a),即一个变量增加(或减少),另一个变量也增加 (或减少)。 图5-4(a) 正相关 负相关:若点主要位于二、四象限,如图 5-4(b),即一个变量增加(或减少),另一个变 量也减少(或增加)。 图5-4(b) 负相关 零相关:点的变化无一定规律。如 图5-4(c)。 图5-4(c)零相关 四、相关系数 通过相关图的形状,我们大概可以 判断变量之间相关程度的强弱、方向和性 质,但并不能得知其相关的确切程度。为 精确了解变量间的相关程度,还需作进一 步统计分析,求出描述变量间相关程度与 变化方向的量数,即相关系数。总体相关 系数用ρ (读“柔”)表示,样本相关系 数用r表示。 相关系数r的取值范围是-1≤r ≤ 1,一 般取小数点后两位。 r的正负号表明两变 量间变化的方向;r表明两变量间相关的 程度,r0表示正相关,r0表示负相关, r=0表示零相关。r越接近于1,表明两变 量相关程度越高,它们之间的关系越密切。 附加说明: (1)两变量间存在相关,仅意味着变量间有 关联,并不一定是关系。 (2)相关系数不是等距的测量单位。 r是一个比值,不是由相等单位度量而来,不 能进行加、减、乘、除运算。如 r1=0.25,r2=0.5,r3=0.75,不能认为r1=r3-r2 或r2=2r1。 (3)相关系数受变量取值区间大小及观测值 个数的影响较大。 变量的取值区间越大,观测值个数越多,相关 系数受抽样误差的影响越小,结果就越可靠,如 果数据较少,本不相关的两列变量,计算的结果 可能相关,如学生的身高与学习成绩。本书所举 例题,数据较少,仅为说明计算方法时较方便。 (4)相关系数在特定情况下使用才具有意义。 如高中生身高与体重的相关系数用在儿童身上 就没有意义。 (5)通过实际观测值计算的相关系数,须经 过显著性检验确定其是否有意义。 表5-0 r的取值与相关程度 r的取值范围 0.00-0.19 0.20-0.39 0.40-0.69 0.70-0.89 0.90-1.00 r的意义 极低相关 低度相关 中度相关 高度相关 极高相关 *如何判断两个变量的相关性 (1)找出两个变量的正确相应数据。 (2)画出它们的图(散点图)。 (3)通过图判断它们的相关性。 (4)给出相关(r)的解答。 (5)对结果进行评价和检验。 进一步阅读资料: 1.程俊玲等.中小学教师工作压力状况及 相关因素调查研究.教育理论与实践,2004(6) 2.陈小异.大学生容纳与人格特征的 相关研究.统计教育,2004(4) 在线.SPSS梦见杀人不见血

  

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