傳播學(xué)研究：理論與方法

《傳播學(xué)研究：理論與方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、1第十七章SPSS系統(tǒng)在傳播學(xué)研究中的應(yīng)用（主講2學(xué)時(shí)；操作1學(xué)時(shí)）2第一節(jié)SPSS簡(jiǎn)介SPSS的含義SPSSforWINDOWS的特點(diǎn)SPSSforWINDOWS的啟動(dòng)與退出SPSSforWINDOWS系統(tǒng)運(yùn)行方式SPSSforWINDOWS窗口類(lèi)型SPSSforWINDOWS系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置3第二節(jié)基本統(tǒng)計(jì)分析4一、SPSS統(tǒng)計(jì)分析功能概述1、SPSS數(shù)值分析過(guò)程2、SPSS圖形分析過(guò)程5基本統(tǒng)計(jì)分析功能包括：描述性統(tǒng)計(jì)分析（DescriptiveStatistics）二、基本統(tǒng)計(jì)分析功能6描述性統(tǒng)計(jì)分析（DescriptiveStatist

2、ics）1、Frequencies頻數(shù)分析表2、Descriptive描述性統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程3、Crosstabs列聯(lián)表分析過(guò)程7第三節(jié)雙變量關(guān)系描述統(tǒng)計(jì)——相關(guān)分析與檢驗(yàn)8雙變量的關(guān)系——有關(guān)與無(wú)關(guān)尋找變量間的關(guān)系是科學(xué)研究的首要目的。變量間的關(guān)系最簡(jiǎn)單的劃分即:有關(guān)與無(wú)關(guān)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，我們通常這樣判斷變量之間是否有關(guān)：如果一個(gè)變量的取值發(fā)生變化，另外一個(gè)變量的取值也相應(yīng)發(fā)生變化，則這兩個(gè)變量有關(guān)。如果一個(gè)變量的變化不引起另一個(gè)變量的變化則二者無(wú)關(guān)。9性別與四級(jí)英語(yǔ)考試通過(guò)率的相關(guān)統(tǒng)計(jì)表述：統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)性別取值不同時(shí)，通過(guò)率變量的取值并未發(fā)

3、生變化，因此性別與考試通過(guò)率無(wú)關(guān)。自變量的不同取值在因變量上無(wú)差異，兩變量無(wú)關(guān)。自變量的不同取值在因變量上有差異，兩變量有關(guān)。10表述：統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，當(dāng)性別取值不同時(shí)，收入變量的取值發(fā)生了變化，因此性別與月收入有關(guān)。自變量因變量11雙變量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)類(lèi)型12雙變量的關(guān)系—關(guān)系強(qiáng)度測(cè)量變量關(guān)系強(qiáng)度的含義:指兩個(gè)變量相關(guān)程度的高低。統(tǒng)計(jì)學(xué)中是以準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)的思想來(lái)分析變量相關(guān)的。通常從以下的角度分析：A）兩變量是否相互獨(dú)立。B）兩變量是否有共變趨勢(shì)。C）一變量的變化多大程度上能由另一變量的變化來(lái)解釋。13雙變量關(guān)系強(qiáng)度測(cè)量的主要指標(biāo)14雙變量的關(guān)系—關(guān)系

4、的性質(zhì)直線(xiàn)相關(guān)與曲線(xiàn)相關(guān)正相關(guān)與負(fù)相關(guān)完全相關(guān)與完全不相關(guān)15相關(guān)分析可采用相關(guān)分析和非參數(shù)相關(guān)分析過(guò)程?？蛇x擇計(jì)算積距相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)和Kendall秩相關(guān)系數(shù)。檢驗(yàn)的假設(shè)為相關(guān)系數(shù)為0。可選擇是單尾檢驗(yàn)還是雙尾檢驗(yàn)。16一、相關(guān)分析——Correlate菜單相關(guān)分析用于描述兩個(gè)變量間聯(lián)系的密切程度，其特點(diǎn)是變量不分主次，被置于同等的地位。在Analyze的下拉菜單Correlate命令項(xiàng)中有三個(gè)相關(guān)分析功能子命令Bivariate過(guò)程、Partial過(guò)程、Distances過(guò)程，分別對(duì)應(yīng)著相關(guān)分析、偏相關(guān)分析和相似性測(cè)

5、度的三個(gè)spss過(guò)程。17簡(jiǎn)單相關(guān)分析Bivariate過(guò)程用于進(jìn)行兩個(gè)或多個(gè)變量間的相關(guān)分析，如為多個(gè)變量，給出兩兩相關(guān)的分析結(jié)果。Partial過(guò)程，當(dāng)進(jìn)行相關(guān)分析的兩個(gè)變量的取值都受到其他變量的影響時(shí)，就可以利用偏相關(guān)分析對(duì)其他變量進(jìn)行控制，輸出控制其他變量影響后的相關(guān)系數(shù)。Distances過(guò)程用于對(duì)同一變量各觀察單位間的數(shù)值或各個(gè)不同變量間進(jìn)行相似性或不相似性分析一般不單獨(dú)使用，而作為因子分析等的預(yù)分析。18二、Bivariate相關(guān)分析在進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，散點(diǎn)圖是重要的工具，分析前應(yīng)先做散點(diǎn)圖，以初步確定兩個(gè)變量間是否存在相關(guān)趨勢(shì)，

6、該趨勢(shì)是否為直線(xiàn)趨勢(shì)，以及數(shù)據(jù)中是否存在異常點(diǎn)。否則可能的出錯(cuò)誤結(jié)論。Bivariate相關(guān)分析的步驟：輸入數(shù)據(jù)后，依次單擊Analyze—Correlate—Bivariate，打開(kāi)BivariateCorrelations對(duì)話(huà)框如圖5－119描述性統(tǒng)計(jì)量表，如下：從表中可看出，變量weight的均值為82.50，標(biāo)準(zhǔn)差為10.01，觀測(cè)數(shù)為10；變量coronaryt的均值為60.00，標(biāo)準(zhǔn)差為27.60，觀測(cè)數(shù)為10；結(jié)果分析20從表中可看出，Pearson相關(guān)系數(shù)為0.865，即小雞的體重與雞冠的相關(guān)系數(shù)為0.865，這兩者之間不相關(guān)

7、的雙尾檢驗(yàn)值為0.001。體重觀測(cè)值的協(xié)方差為100.278，而雞冠重觀測(cè)值的協(xié)方差為761.556，體重和雞冠重的協(xié)方差為239.111。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可得到，小雞的體重與雞冠重之間存在正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)小雞的體重越大時(shí)，則小雞的雞冠越重。并且，否定了小雞的體重與雞冠重之間不相關(guān)的假設(shè)。Pearson相關(guān)系數(shù)距陣21二、偏相關(guān)22一、概念當(dāng)有多個(gè)變量存在時(shí)，為了研究任何兩個(gè)變量之間的關(guān)系，而使與這兩個(gè)變量有聯(lián)系的其它變量都保持不變。即控制了其它一個(gè)或多個(gè)變量的影響下，計(jì)算兩個(gè)變量的相關(guān)性。二、偏相關(guān)系數(shù)偏相關(guān)系數(shù)是用來(lái)衡量任何兩個(gè)變量之間的關(guān)系的大

8、小。23三、選擇不同的方法計(jì)算相關(guān)系數(shù)Pearson：雙變量正態(tài)分布資料,連續(xù)變量Kendall：資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，等級(jí)資料。Spearma