spss相关性分析有什么用
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 17:23:26
*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
说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的
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
相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问:额,我发现是版本问
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
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。
显著性(双侧)也即P值为0.028
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
这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明
“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
Graphs*Scatter*Simplescatterplot
产值与RD人员占比无相关(Pearson相关系数为-0.153,P=0.197).
主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故:1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.
不用先做效度,然后做个维度的相关就行了直接相加算总分是最简单的再问:我就是想做维度相关性呢,比如说我做第一个维度跟第二个维度的相关性吧,第一个维度里面有7个问题,第二个维度里面有4个问题,难道要做这7
没用过,网上有相关的教程
应该是用重复测量的方差分析来做的
9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近
2个例数太少了啊再问:只有两个样本啊,两个数据,这个怎么解决啊?再答:做不了相关