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在SPSS中,进行相关分析时PEArson相关系数和散点图...

正或负相关

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.

spss Pearson相关系数r的平方 就是 判定系数R^2

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...

相关系数的平方 就是 回归分析中的拟合优度R方

是的,当然不能只看它的值,你要看下这个相关系数后面有没有星号,一个星号表示005水平下显著,两个星号表示001水平下显著,没有星号表示两者没有显著相关

你好啊 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=0.316>0.05 不显著

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...

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pearson分析 如果数据分类等级数据...

相关系数有两咱,一是pearson,另外一个是spearman。一般是使用pearson,一般来说正态的数据是使用pearson,绝大多数的数据都是使用这个。如果是想进行正态检验,以及想进行相关分析,而且相关分析后想进行回归分析。那么你可以使用在线SPSS软件S...

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