sig值大于0.05正向相关但不显著

看sig的值小于0.05,甚至是小于0.01,说明两者之间的确存在显著的相关,只不过相关值不大罢了,就这么说就好了再问：谢谢您的热心回答。可是我觉得如果说两者之间存在显著的相关，那相关系数应该很大啊为

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

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.（调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供）再问：我是用来做化合物结构活性影响因素的，那这些结果可以用来构建方程吗？再答：不显著就

一般来说,以0.05作为显著标准,也就是说这个sig并没有达到显著水平.但是还是得考虑你的使用环境.另外,增加被试数目等等方法常常能够有效的提高显著水平.

常量sig值高于0.05这个回归仍然有效,这仅仅表明线性回归的截距项可以被设定为0,也就是经过原点.但是,如果你将截距项设为0,则该方程的拟合优度指标值（R的平方）将是不准确的,即使你重新拟合.再问：

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

稳压二极管的动态电阻越小,它的输出特性曲线的有效段就越接近垂直,在输入电压和负载电流变化时的输出电压就越稳定.动态电阻大的稳压二极管只有在工作电流很接近额定电流时输出才会接近标称值.D7和D8的作用是

原假设是“X1的系数为0”,sig值低于0.05就可以拒绝原假设啦再问：也就是说，原假设是x1的系数为0，而不是我自己设置的那个假设吧？我都晕了一下午了。。。如果是我自己设置的假设，那就互相矛盾了再答

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

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

一个sig大于0.05,一个小于0.05,这是正常的,说明大于0.05的对因变量没有显著的影响而要比较回归系数的大小要看后面的标准化回归系数,因为前面带常数项的回归系数是带有单位的,所以无法判断回归系

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

P值大于0.05就是相关不显著,但若是小于0.10,可以说是接近显著；另外相关分析,要看你究竟是证明总体相关为0,还是为某个值,解释有所不同.再问：谢谢您的回答。得出的r=.246,P=0.058,希

我刚刚做了线性回归分析你的变量A和B的相关系数是0.994,判定系数是0.988,是很好的你和模型了,通方差分析表分析得到F值为250.788,sig值为0.001即使相应的p值,小于0.05则认为A

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项,不能直接做对数正态分布检验,只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-

这是由于半导体材料所决定的.比如说红色LED内部材料是溴化镓,蓝色的我记不清了,白色是由紫色和蓝色合成的,所以他们的压降都不一样.

的正负表示的是两变量直线相关的方向,绝对值大小表示相关的密切程度,越接近1,相关密切程度就越高,r值大于零为正相关,sig即概率P,为0.000表示有统计学意义,故可以认为两个变量之间具有正相关关系.

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是