作业帮怎么看pearson相关分析结果解读 怎么判断正相关和负相关
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/13 02:05:24
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pear
A1和A2之间的相关水平为-0.663,达到了非常显著的水平.B1和B2B3B4之间的相关水平分别是-0.501、-0.616、-0.501,都达到了非常显著的水平.这里是负相关,表示的是当一个变量的
pearson相关性分析的条件是两个变量之间呈线性的相关趋势,此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系,并不能说明因果关系
不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相
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.
样本量大的话,近似正态分布就可以的我替别人做这类的数据分析蛮多的
看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear
看Linear-by-LinearAssociationLinear-by-LinearAssociation是指你所分析的列联表（Crosstable）它的行变量（Rowvariable）与列变量都
和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.
在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html
要看你需要分析什么,有对应的标准,标准上标准图样,显微镜视野和标准图样比较.
1.单击“Analyze”,展开下拉菜单2.下拉菜单中寻找“Correlate”弹出小菜单,从小菜单上寻找“Bivariate...”,单击之,则弹出相关分析“BivariateCorrelation
连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关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.再
简单点说先看Sig.值,如果这个值
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.
面相十观第一,观仪表. 观察一个人的仪表是否威严,不但要看他的眼睛,还要兼看他的颧骨及神气.一个人相貌堂堂,端严有成,尤如猛虎下山,虎虎生威.一个人的威严,并不是他发怒发气时,而
两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.
Pearson相关系数可以理解为两个变量之间的线性相关度.
看里面的Pearson那一行就是相关系数是正数为正相关负数为负相关一般来说|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|