大师作文网spss中pearson(皮尔逊相关系数)看r值还是p值确定相关性
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/09/23 06:34:36
这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态还是可以用pear
第一个表：n=66>40,最小期望频数=9.86>5,使用pearson卡方值,卡方值=3.771,P=0.052>0.05,按检验水准为0.05下,无统计学意义,即尚不能认为两组的缓解率有羞怯差异.
pearson相关性分析的条件是两个变量之间呈线性的相关趋势,此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系,并不能说明因果关系
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
相关系数临界值是查表的,spss没有再问：怎么查？还是自己设定的？再答：查表，但是现在基本不用这个方法了啊直接给出P,P
表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.
和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.
pearson系数为负且绝对值接近1,说明两个变量负相关,Sig.(2-tailed)是显著性检验,判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致
1.单击“Analyze”,展开下拉菜单2.下拉菜单中寻找“Correlate”弹出小菜单,从小菜单上寻找“Bivariate...”,单击之,则弹出相关分析“BivariateCorrelation
请对数据合并后,再重新做卡方检验.此资料不满足“卡方检验”的应用条件,需合并分类,使小于5的理论频数(即expectedcount,期望数)小于20%(就是让37%下降到20%以下),最小理论频数(m
在实验室或严格情况下才会出现自变量与因变量你有用pearson和Spearman相关必然只是两个量的相关非标准化系数最不能说明问题线性回归方法有4个不知道你用的是哪个
秩rank,是一种数据排序的方式,可以知道某变量值在该列所有值中的名次.秩是对应数值由大到小的,例如有100个数据都不一样的话,最大的数值对应的秩就是100,最小的就是1.有重复数据时候,会按同名称排
你说的：“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
0.737是二者的相关系数,0.544是相关系数的平方.在本例中的意思是说对于死于肺癌的结果,香烟的贡献率为0.544.
spssPearson相关系数r的平方就是判定系数R^2
不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有
两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.
首先,你这不是回归分析的结果,是相关分析的结果.从相关分析结果来看,这两个变量之间存在显著的线性关系,适合建立他们的一元线性回归模型.其次,如果你做他们的一元线性回归模型,需要确定哪个是自变量,哪个是
显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：