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分类变量资料能不能进行相关分析?

来源:动视网 责编:小OO 时间:2024-10-06 04:52:41
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分类变量资料能不能进行相关分析?

结论是,针对分类变量资料,确实可以进行相关分析,方法主要有两种。首先,通过SPSS进行多元回归,系统会自动计算各个分类变量对因变量解释率的差异,即r平方的差值。另一种方法是利用哑变量,对于多分类变量,将其转化为多个二分类变量,每个类别用0和1来表示,然后进行普通Pearson相关分析,得出每个分类与连续性变量的相关系数。无序分类变量如性别和药物反应,可以先分组统计频数,转化为计数资料进行分析。有序分类变量如尿糖化验结果,应按等级顺序分组,形成等级资料。变量类型并非固定不变,根据研究需求,数值变量如血红蛋白量可以根据需要转化为二项分类或等级资料,甚至量化为计数或数值变量进行分析。因此,只要适当转化和处理,分类变量资料是能够适应相关分析的需求的。
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导读结论是,针对分类变量资料,确实可以进行相关分析,方法主要有两种。首先,通过SPSS进行多元回归,系统会自动计算各个分类变量对因变量解释率的差异,即r平方的差值。另一种方法是利用哑变量,对于多分类变量,将其转化为多个二分类变量,每个类别用0和1来表示,然后进行普通Pearson相关分析,得出每个分类与连续性变量的相关系数。无序分类变量如性别和药物反应,可以先分组统计频数,转化为计数资料进行分析。有序分类变量如尿糖化验结果,应按等级顺序分组,形成等级资料。变量类型并非固定不变,根据研究需求,数值变量如血红蛋白量可以根据需要转化为二项分类或等级资料,甚至量化为计数或数值变量进行分析。因此,只要适当转化和处理,分类变量资料是能够适应相关分析的需求的。


结论是,针对分类变量资料,确实可以进行相关分析,方法主要有两种。首先,通过SPSS进行多元回归,系统会自动计算各个分类变量对因变量解释率的差异,即r平方的差值。另一种方法是利用哑变量,对于多分类变量,将其转化为多个二分类变量,每个类别用0和1来表示,然后进行普通Pearson相关分析,得出每个分类与连续性变量的相关系数。

无序分类变量如性别和药物反应,可以先分组统计频数,转化为计数资料进行分析。有序分类变量如尿糖化验结果,应按等级顺序分组,形成等级资料。变量类型并非固定不变,根据研究需求,数值变量如血红蛋白量可以根据需要转化为二项分类或等级资料,甚至量化为计数或数值变量进行分析。因此,只要适当转化和处理,分类变量资料是能够适应相关分析的需求的。

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分类变量资料能不能进行相关分析?

结论是,针对分类变量资料,确实可以进行相关分析,方法主要有两种。首先,通过SPSS进行多元回归,系统会自动计算各个分类变量对因变量解释率的差异,即r平方的差值。另一种方法是利用哑变量,对于多分类变量,将其转化为多个二分类变量,每个类别用0和1来表示,然后进行普通Pearson相关分析,得出每个分类与连续性变量的相关系数。无序分类变量如性别和药物反应,可以先分组统计频数,转化为计数资料进行分析。有序分类变量如尿糖化验结果,应按等级顺序分组,形成等级资料。变量类型并非固定不变,根据研究需求,数值变量如血红蛋白量可以根据需要转化为二项分类或等级资料,甚至量化为计数或数值变量进行分析。因此,只要适当转化和处理,分类变量资料是能够适应相关分析的需求的。
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