相关性分析p值和sig之间的关系

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/17 08:02:53
SPSS的相关性分析图怎么看?

*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?

用SPSS做回归分析,得到的t值和sig值都是空白,怎么回事?

因为你不会spss操作,但是在那里乱在点我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问:会不会是数据有问题造成的呢

SPSS相关分析Sig.(2-tailed)都大于0.05的时候如何确定它们之间的相关性?相关系数的比较是比较绝对值吗?

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

spss中相关性分析的原理是什么

_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

spss相关性分析结果中的”sig.(2-tailed)“及后面的值表示什么含义?2-tailed又是表示什么意思?

2-tailed表示两侧检验,后面的值表示是否差异显著的水平,这个值低于0.05或者0.01就表示有显著性差异.因为有差异包括可能是大于,也可能是小于的,所以才是用两侧检验,说明无论大于还是小于边,都

spss相关性分析 相关性

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

SPSS独立样本检验中 Sig.(2-tailed) 和Sig.哪个是P值

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准:A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

用SPSS做卡方分析,横向与纵向的相关性是看Pearson Chi-Square的p值还是Linear-by-Linea

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

用spss做数据相关性分析,两组数据的sig值是0.5,还有两组是0.8,具体说明啥?好的话加分,

这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509>0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问:您好,还有一组数据,相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢?再答:都没有

SPSS做相关分析,kendall做出来的相关系数0.093,sig为0.04,在置信度为0.05时相关性是显著地.怎么

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

关于SPSS做多元线性回归,怎么去看自变量与因变量之间的相关性啊,sig还是F,还是B的值?求高人指点...

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距(常数项),其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

SPSS相关性分析,这五组数据之间的相关性检验应该分别用哪种检验,

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问:都用秩相关分析吗再答:是的,当然,后两列间可用PEARSON相关系数

随机变量之间的独立性和相关性有什么不同?

随机变量的关系---1.相互独立_________________2.不独立(1)线性相关---①正相关②负相关_________________________(2)非线性相关

统计学中多变量之间的相关性分析应该怎么做?

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

spss中的相关性分析和回归性分析:相关性系数的正负和Beta值的正负应该一致吗?

如果L1L3的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因

因变量与自变量组的相关性不强,而自变量与自变量之间的相关性非常强,如何用spss做多元线性回归分析?

多重共线性的处理的方法(一)删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意:从实际经济分析确定为相对不重要并

糖酵解、三羧酸循环、糖异生、糖原代谢之间的相关性分析

糖异生是氨基酸、甘油等物质合成葡萄糖.糖酵解、三羧酸循环(柠檬酸循环)和电子传递链(呼吸链)是属于葡萄糖代谢的三个步骤,糖原代谢只有糖酵解时前两步不一样,后边都和葡萄糖代谢一样.糖代谢即糖经氧化还原生

用SPSS相关性分析,得到的sig是空白,怎么回事?

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

多元回归分析中各自变量与因变量的相关性都不大怎么办?自变量之间的相关性也不大.基本都小于0.1

有什么怎么办的?那结论就是不大了啊,你还要纠结什么?非要把女人说成男人吗?