spss相关性y为负说明什么

*代表p再问：能具体说说表格中每个数字的意思吗？比如表中哪个数字代表P值，哪个数字代表样本量等等再答：。。。。55是样本量，0.003是p，你这完全不懂，还是别自己瞎做再问：那1和0.399呢？

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

分析—描述统计—交叉表,如上图,选中行变量和列变量后,点统计量,选择“卡方”,继续,确定.结果图看sig值,若小于0.05,说明差异显著.统计人刘得意是否可以解决您的问题?再问：能给我截个图看看吗？我

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

这取决于你的老小区的邻里互动水平的界定了,是越大越互动,还是相反.若是大的代表互动性强,那么均值为负,当然说明互动性不好了.而且,均值本身并无意义,只有在比较时才显示出意义.希望对你有帮助,统计人刘得

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

显著性（双侧）也即P值为0.028

正或负相关

SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的

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

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

产值与RD人员占比无相关(Pearson相关系数为-0.153,P=0.197).

**代表显著性P值或者说sig值小于0.01,就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%,也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的.类似的道理,*代表sig值小于0.05,***代表

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会

可以,但是要回归系数有统计学意义