《大纲定量资料分析》 第十章阅读材料—双变量统计分析易出现的偏差或错误.docx
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1、双变量统计分析易出现的偏差或错误 在社会科学研究中,首先分析的往往是两个变量之间的关系,如用相关或列联表等方法。一般在确定两个变量之间确实有某种关系,如在经过统计检验后证实两变量有显著相关关系,进行更进一步的分析才有意义。因此,双变量统计分析在实证分析中占有重要地位。但是,由于在应用中对有些问题的忽视,双变量统计分析也很容易出现偏差或错误。 卡方检验的局限 在利用列联表对两个定序/定类变量进行相关分析时,需要进行统计检验来判断两个变量的相关是否有统计上的显著意义。不少研究结果都用卡方检验的显著性报告相关状况。但值得注意的是,卡方统计量的计算本身是有局限性的,样本越大,卡方值就会相应增大,因此大
2、样本的卡方检验很容易得到显著结果。所以一般在报告卡方检验结果以说明两变量是否显著相关时,还应当同时报告相关强度,即相应的相关系数,如Gamma,Lambda等。 统计意义上的显著与差别的实际意义 在检验两个定距变量的均值差别是否具有统计上的显著性时,也存在相似的问题。由于样本量越大,样本均值分布的方差就越小,因此常用的t检验结果就越可能显著,任何细微的差别都可能有统计上的显著性。但有时具有统计意义显著性的差异,在实际生活中可能意义并不大,如同在两个草堆之间找出一根草的差距,对判断两个草堆的大小没有实际意义。因此,对任何检验结果都应当有符合实际的解释和说明。 虚假相关问题 双变量分析中的虚假相关
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