Учись работать с SPSS!быстрая и профессиональная обработка данных
психологических исследований
Типичные задачи
Легко решаемые
с помощью программы SPSS.
SPSS для профи
Специальные возможности
программы SPSS.
Вопросы и ответы
Часто задаваемые
вопросы по использованию
программы.
  добавить в избранное :: ссылки ::
Скидки на отдых в подмосковье все включено с бассейном недорого, со скидками.
     :: Коэффициенты корреляции

Главная страничка
Учебники по SPSS
Корреляции <<

 

Мера расстояния и мера сходства

Наряду с корреляционными коэффициентами, SPSS дополнительно предлагает расчет ряда мер расстояния и мер сходства. Так, к примеру, реализован расчет многочисленных мер сходства при анализе взаимосвязи между дихотомическими переменными. Некоторые статистические процедуры, такие как факторный анализ, кластерный анализ, многомерное масштабирование, построены на применении этих мер, а иногда сами представляют добавочные возможности для вычисления мер подобия. Если Вы во время выполнения этих процедур захотите использовать какую-либо меру, не предусмотренную в выбранной процедуре, то Вам следует воспользоваться дополнительными возможностями, предоставляемыми SPSS.

В качестве примера возьмем исследование степени любознательности опрашиваемых.

  •  Откроем файл данных.

  •  Выберем в меню Analyze... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Distances... (Расстояния)

Появится диалоговое окно Distances... (Расстояния).

В этом диалоговом окне Вы можете организовать расчет расстояния между наблюдениями или между переменными, а также выбрать тип рассчитываемой меры (мера отличия или мера подобия). Щелчком на кнопке Measures... (Меры) можно выбрать формулу вычисления меры расстояния для интервальных или дихотомических (бинарных) переменных. В основу расчета мер отличия могут быть также положены и частоты.

Все меры отличия и сходства являются важным элементом кластерного анализа. Ниже приведены формулы для мер сходства между бинарными (дихотомическими) переменными, принадлежащими к интервальной шкале. Символами а, b, с и d обозначены частоты, находящиеся в ячейках таблицы 2x2 (четырёхполевой таблицы).

Диалоговое окно Distances... (Расстояния).

Рассел и Рао (Russel and Rao)

Простое согласование

Джаккард (Jaccard)

Игральная кость

Роджерс и Танимото (Rogers and Tanimoto)

Соукал и Снис 1 (Sokal and Sneath)

Соукал и Снис 2

Соукал и Снис 3

Кульчинский 1 (Kulczynski)

Кульчинский 2

Соукал и Снис 4

Хаманн (Hamann)

Лямбда

D Андерберга (Anderberg)

YtOiBi

О Юля

Очиаи lOchiai)

Соукал и Скис 5

4 точечная ц-корреляция

Дисперсия

Два следующих примера помогут нам разобраться в особенностях работы с мерами расстояния.

Пример первый: сходства между дихотомическими переменными.

  •  Создадим сначала таблицу сопряженности для переменных item3 и item 14. Эти переменные соответствуют ответам на вопросы «Считаете ли Вы, что развитие космонавтики необходимо?» и соответственно «Согласились бы Вы предоставить себя в распоряжение учёным для научных экспериментов?» (с кодировками 1 = да и 2 = нет).

Частоты в таблице 2x2 распределились следующим образом:

 Рис.: Частоты в таблице 2x2

  •  Выберите в меню Analyze... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Distances... (Расстояния)

  •  Перенесите переменные item3 и item 14 в поле тестируемых переменных.

  •  Активируйте расчёт расстояний Between Variables (Между переменными) и в качестве типа меры выберите Similarities... (Подобия).

  •  Щёлкните на кнопке Measures... (Меры) и, в открывшемся диалоговом окне, активируйте Binary (Бинарные). Оставьте предварительную установку мер вычисления по методу Рассела и Рао.

  •  Так как в приведенном примере отрицательному ответу присвоен код 2, а в предварительных установках предусмотрен 0, то Вам необходимо откорректировать это значение в поле Absent (Отсутствует).

  •  Покиньте диалоговое окно мер нажатием Continue (Далее) и в главном диалоговом окне начните расчёт щелчком на ОК.

В результате Вы получите значение меры подобия равное 0,3. Оно определяется как частное от деления частоты а на сумму всех четырёх частот:

Proximity Matrix (Матрица близости)

Russell and Rao Measure (Мера подобия Рассела и Рао)

ITEM3

ITEM14

ITEM3
ITEM 14

,300

,300

This is a similarity matrix (Это матрица подобия) ;

Пример второй: расчёт корреляционной матрицы 2x2 в качестве базиса для факторного анализа

Мы хотим рассчитать корреляционную матрицу для восемнадцати переменных item1-item18 с применением четырёхточечная корреляция фи. В этом случае корреляционную матрицу можно использовать в качестве базиса для факторного анализа. Для решения этой задачи нам предстоит поработать с программным синтаксисом SPSS.

  •  Перенесите переменные item1-item18 в поле тестируемых переменных.

  •  Активируйте расчёт расстояний Between Variables (Между переменными) и в качестве типа меры выберите Similarities... (Подобия).

  •  Откройте щелчком на кнопке Measures... (Меры) соответствующее диалоговое окно, активируйте в нём Binary (Бинарные) и присвойте параметру Absent (Отсутствует) код 2. В заключении вместо меры по Расселу и Рао выберите 4 точечную µ-корреляцию.

  •  При помощи щелчка на Continue (Далее) вернитесь в основное диалоговое окно, после прохождения кнопки Paste... (Вставить) просмотрите синтаксис команд.

  •  Внесите в синтаксис следующие корректировки:

PROXIMITIES 
 item1 item2 item3 item4  
 item5 item6 item7 item8  
 item9 item10 item11 item12 
Lzem13 item14 item15 item16
 item17 item18
  VIEW=VARIABLE 
  MEASURE=  PHI  (1,2) 
  MATRIX=OUT(*) . 
  SSCODE rowtype_  ( "PROX"='CORR') . 
   FACTOR /MATRIX=IN(COR=*). 
  •  Начните расчёт при помощи символа Syntax-Start (Синтаксис-Начать).

В окне просмотра появятся результаты факторного анализа, а в окне редактора данных будет показана корреляционная матрица.

назад :: оглавление :: дальше


 
© 2005 learnSPSS.ru. Все права защищены.