phmg.net
当前位置:首页 >> 关于pEArson相关系数的意义 >>

关于pEArson相关系数的意义

1.相关系数只能说明关性的强弱,没有方向性的。比较(A、B、C)->Y的影响力,应进行多元线性回归分析,比较标准化回归系数大校 2.要证明A、B、C是Y的影响因素,只用相关分析得出显著相关,是不够的。 详请看 http://zhidao.baidu.com/question/230...

1、按一般经验来说:“相关系数 0.8-1.0 极强相关;0.6-0.8 强相关;0.4-0.6 中等程度相关;0.2-0.4 弱相关;0.0-0.2 极弱相关或无相关”。 2、星号对应的是显著性检验,这里的原假设为:pearson相关系数为0。拒绝原假设意味着pearson相关系数显著...

CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数,条件是每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。(丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。)相关系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象...

表中的相关系数反映了两者的相关性(1代表完全线性正相关,0不相关,-1完全线性负相关),相关系数越接近于1相关性越大。相关性的大小就好像人身高的高低,没有绝对数字标准可以衡量,但是可以进行相对比较。 另外,这个表中的相关关系的显著性...

本帖最后由 kuangsir6 于 2009-6-24 18:23 编辑 1.连续数据,正态分布,线性关系,用pearson相关系数是最恰当,当然用spearman相关系数也可以, 就是效率没有pearson相关系数高。 2.上述任一条件不满足,就用spearman相关系数,不能用pearson相...

连续型变量用Pearson相关,,分类变量Spearman相关 结果解释:第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义。说明存在弱的负相关。第二个图就是两个变量的均值与标准差。

pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的,这类数据的取值不限于整数,如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关 spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系,这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等...

相关性分析的表格输出是一个矩阵 你只需要看横向或者纵向的1和2的交叉系数都可以 pearson相关性 表示的是两者相关系数的大小,-0.397 表示两者是负相关,相关性大小为0.397 显著性的0.000也就是p值,用来判断相关性是否显著

相关系数0.624大约属于中等量级的相关,在样本量足够大的情况下一般都会有显著性,你的情况应该是样本量偏小造成的。此外,pearson相关系数的正确性需要得到散点图的证实,你应该检查一下散点图,看看数据是否具有线性趋势,特别是有没有离群值...

spss Pearson相关系数r的平方 就是 判定系数R^2

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.phmg.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com