spss相关性数据数量

分析—描述统计—交叉表,如上图,选中行变量和列变量后,点统计量,选择“卡方”,继续,确定.结果图看sig值,若小于0.05,说明差异显著.统计人刘得意是否可以解决您的问题?再问：能给我截个图看看吗？我

在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的

相关性分析会得出一个p值,如果p值

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

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

主要是和你选择使用的统计分析方法有关.有专门的分析方法是针对含有哑变量的,忘记是什么了,自己查下书.哑变量就是就是没有具体数值,只有比较的变量.比如你说的愿意再创业和不再创业赋予1和2这里,这个变量就

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

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

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation

做相关分析时,SPSS可自动删除不成对的数据,拿成对的数据去做.不知道你说的自由度是什么再问：也就是说不同组，数据不是一一对应的哈。一些数据多，一些数据少。在各月份下，某些指标有数据，某些数据没有哈。

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种（前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意）：累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较

看显著性（双侧）这一个值,如果

应该是用重复测量的方差分析来做的

如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.

你可以用spearman相关分析我替别人做数据分析蛮多的

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：