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24考研心理学考点背诵：相关量数
相关关系
1. 双变量之间的因果关系，共变关系，相关关系。 2. 相关关系：两个变量之间发展的方向和大小存在一定的关系，但不能确定何者为因，何者为果，也不知道两者是否受某个其他因素的共同影响。 3. 相关类别： (1)线性相关，非线性相关 (2)正相关，负相关，零相关(无相关) 4. 散点图通过点的散布形状和密度来显示两个变量的相关趋势和相关程度。 5. 相关系数：两列变量间相关程度的数字表现形式，是用来表示相关关系强度的指标。 6. 表示：总体相关系数用ρ，样本相关系数用r。 7. 注意： (1)正负号表示相关方向，数值表示相关强弱 (2)样本量的大小 (3) 线性、非线性 (4)-1 ≤ r ≤ 1
积差相关
1. 又称为Pearson相关，积矩相关。 2. 计算前提： (1)正态、连续变量 (2) 成对、线性关系 3. 积矩(SP)：离差的乘积和。 4. 皮尔逊积差相关公式 5. SS和SP的对比： 6. Pearson相关的计算 7. Pearson相关的特点： (1)受极端值影响较大 (2)r2反映了两个变量之间的关系强度
等级相关
1. 又称Spearman相关。 2. 计算前提：等级变量或非正态连续变量，可以非线性、成对 3. 斯皮尔曼等级相关公式 注：该公式只适用于没有重复等级或只有很少重复等级的情况。
肯德尔等级相关
1. 两列等级变量：交错系数(τ)，相容系数(ξ) 2. 多列等级变量：和谐系数(W)，一致性系数(U) 3. 肯德尔和谐系数：K个评定者对n个事物进行等级评定，考察K个评定者之间的评分一致性。 4. 原理：被评价事物等级和的实际变异 / 被评价事物等级和的最大变异 5. 肯德尔和谐系数W的计算公式 (Ri：每个被评价事物获得的K个等级之和) (n：被评价事物的个数) (K：评定者人数) 6. W的特点：0 ≤ W ≤ 1，评价完全不一致时为0，完全一致时为1。 7. 肯德尔一致性系数：K个评定者对n个事物采用对偶比较法进行优劣评定，考察K个评定者之间的评分一致性。 8. 肯德尔一致性系数U的计算公式： rij：对偶比较记录表中i > j(或j > i)格中的择优分数，每次比较优者为1，劣者为0，不确定为0.5，然后把该事物每次比较获得的择优分数加总。 n：被评价事物的个数 K：评定者人数 9. U的特点： (1)评价完全一致时为1。 (2)评价完全不一致时，U = - 1/K(K是奇数)，U = - 1 / (K -1)(K是偶数)。 (3)一致性系数U的正负号并不表示相一致的方向。
点二列相关与二列相关
1. 点二列相关：一列数据是正态等比或等距变量，另一列变量是二分命名变量(0、1变量，没有正态要求)，考察两者之间的相关关系。 2. 点二列相关系数(rpb)计算公式 3. 二列相关：一列数据是正态等比或等距变量，另一列变量是人为划分的二分命名变量(原来分布是正态，人为划分成0、1分布)，考察两者之间的相关关系。 4. 二列相关系数(rb)计算公式 5. 点二列相关与二列相关应用： (1)二分变量的原始分布是否正态。 (2)只要不确定正态与否，即用点二列相关，实际研究中二列相关使用较少
φ相关
1. φ相关：两个变量都是0、1二分变量，考察两个变量之间的相关关系。 2. 四格表 3. φ相关系数(rφ)计算公式 4. φ相关系数的特点： (1)rφ < 0.3，相关较弱，rφ > 0.6，相关较强 (2)完全正相关：全体个案落于四格表中a、d两格中 (3)完全负相关：全体个案落于四格表中b、c两格中 5. 零相关：全体个案均匀落于四格。一般不说明相关方向，只说明相关程度
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