2.2偏相关系数 如有三个要素x1,x2,x3,其两两间单相关系 数矩阵为 13 12 13 R 23 1432 33 31 321
2.2 偏相关系数 如有三个要素x1，x2，x3，其两两间单相关系 数矩阵为
计算偏相关系数 12-13r23 23 (5) (1-场)(r-z2) r13-f1223 f1 13 (6) 12)(1-t2) 23-11213 23·1 (7) (1-12)(1 13
计算偏相关系数
偏相关系数的显著性检验 检验方法:一般采用t检验法 其统计量计算公式: 12-34…m n-m-1 12·34…m n为样本数,m为自变量个数
偏相关系数的显著性检验 检验方法：一般采用t-检验法 其统计量计算公式： n为样本数，m为自变量个数
例4论文数与项日数、科研人员投入数的相关分析 城市科研人员数项目数论文数 北京 3737326112270 天津 939991 30551o Analyze >correlate >partial 河北 10398394440 correlation 山西 65868529641请打开“第4讲”目录下数据文 贵州 121 73|1198 件“4-偏相关分析sav” 云南 5022821958 西藏 17|117 陕西 10188036539 甘肃 4175302255 青海 6069583 宁夏 83 82406 新疆 360276280
例4 论文数与项目数、科研人员投入数的相关分析 Analyze→correlate→partial correlation 请打开“第4讲”目录下数据文 件 “4-偏相关分析.sav” 城市 科研人员数 项目数 论文数 北京 3737 3261 12270 天津 939 991 3055 河北 1039 839 4440 山西 658 635 2964 … 贵州 121 73 1198 云南 502 282 1958 西藏 24 17 117 陕西 1018 803 6539 甘肃 417 530 2255 青海 60 69 583 宁夏 83 82 406 新疆 360 276 2803
先看 projects与 papers的简单相关 Correlations 论文数课题总数 论文数 Pearson Correlation 887(** Sig. (2-tailed 000 31 31 课题总数 Pearson correlation 887(** Sig (2-tailed 000 31 31 *x Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
先看projects与papers的简单相关 Correlations 论文数 课题总数 论文数 Pearson Correlation 1 .887(**) Sig. (2-tailed) . .000 N 31 31 课题总数 Pearson Correlation .887(**) 1 Sig. (2-tailed) .000 . N 31 31 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)