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难过签到天数: 2 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
本帖最后由 majorfirst 于
22:08 编辑
用SPSS对两组数据进行了相关性分析，
22:05:15 上传
我是小白，问题有点低级，还请大家教导
不知道这个图怎么看，貌似P是0.146，那应该就没有相关关系，但sig是0.000，那应该是相关关系显著。。。。。
那到底有没有相关关系呢。。。
载入中......
是有相关关系的，只是这种关系不强烈，但并不是不显著，“显著”在这儿应该理解成类似于“有意义”的意思。
Sig值用来判断是否拒绝原假设，相关分析的原假设是“不相关”，小于了显著性水平（0.01），应该拒绝原假设，也就是应该认为“相关”，并且这种相关关系是有意义的，虽然它相关系数并不是很高。
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从数值看是相关显著的，这个显著是统计意义上的，与零假设进行比较的结果，与现实中说的有意义不是一回事。
相关0.146，统计显著，可能性在于样本量足够大，大于100？说不好，
good lucu!
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r&0 代表两变量正相关，r&0代表两变量负相关。
|r|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关;
|r|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关;
|r|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。
|r| 小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。
所以，可以说是不相关
分析的很到位 厉害呀
0.146 显著
0.146不是P值，是样本相关系数的估计值，是否显著看sig大小，值为.0000，所以显著
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下面有注释的：**在0.01水平上双侧显著相关~，显著性重点关注表格中显著一栏值得大小，值.000已经表明在0.01水平上显著相关，而不能单纯看值的大小。
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pearson相关系数 spss SPSS——相关分析——Pearson简单相关系数
简介相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析，探究变量间关系及性质，其结果在于指导下一步采取何种方法，是数据挖掘之前的基础工作；场景相关分析之前，有必要搞清楚变量的类型，根据具体类型选择合适的相关系数。Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是尺度数据，并且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况，还有说法认为其样本量应大于30，可供参考，在这些条件之外的，考虑选择spearman系数或者kendall系数。相关分析和回归分析的联系和区别相关分析是回归分析的前提 回归分析是相关分析的拓展步骤相关图分析相关系数相关系数是对变量之间相关关系密切程度的度量相关系数的性质相关系数的划分Pearson简单相关系数在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient），有时也简称为PMCC，通常用r或是&表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系（线性相关）的，取值范围在[-1,+1]之间。皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱，它是由Karl Pearson在19世纪80年代从Francis Galton介绍的想法基础发展起来的，但是发展后原想法相似但略有不同的，这种相关系数常被称为&Pearson的r&。Pearson线性相关系数只是许多可能中的一种情况，为了使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的，并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。如果这两条件不符合，一种可能就是采用Spearman秩相关系数来代替Pearson线性相关系数。定义数学特性几何解释对于相对中心性的数据（例如，一组已经通过样本均值转换为均值为0的数据），相关系数可以看做是由两随机变量样本绘出的两个向量之间夹角的余弦值。假设检验相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r&0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的，如果差别有统计学意义，则说明两个变量之间存在相关关系。在已经检验两个变量存在相关关系的情况下，相关系数的绝对值越趋近于1，则两个变量相关关系越密切，越趋近于0，则两个变量相关关系越不密切。基于数学近似的方法H0：两样本服从正态分布，且不相关准确服从高斯分布的数据菜单数据集
car_sales.sav参数设置简单散点图结果分析散点图相关性Person相关系数为-0.17，且显著性水平为0.837，不相关的假设成立就爱阅读网友整理上传,为您提供最全的知识大全,期待您的分享，转载请注明出处。
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最近在写关于企业风险研究的文章，需要选取指标，我本来想在自己选好的指标中筛除相关性比较高的，剩余一些能反映总体情况的就好。我在几篇文章中都考看到Spearson相关性检验时相关系数大于0.8，说明指标的相关性比较大。与由于是初学者，我用的是SPSS17.0中文版，相关性分析中有pearson、Spearman，没有spearson，搞不清楚到底是那个相关系数大于0.8才对？PS：相关性检验之前是否一定要进行T检验。希望有高手帮我这个菜鸟，谢谢咯！！！
载入中......
pearson适用于俩连续变量
有一个or俩为有序变量的时候就要用spearman
一般pearson&0.5就算large了
关注我的微博: /weizhangmozi
看相关性系数，也要看显著性？
--墨子-- 发表于
pearson适用于俩连续变量
有一个or俩为有序变量的时候就要用spearman，初学，太棒了
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