作业帮spss相关性通过显著性水平,回归分析不通过
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 06:28:07
控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。
你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问：表格下面的那行小字写的0.01不用管吗？再答：看相关系数，第一个图是0.439，
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
相关性分析会得出一个p值,如果p值
一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著
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
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
恋爱与月均生活费相关系数0.05,检验P值>0.05,二者无相关性.
用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异
你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假
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
以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.
“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
"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如
这个貌似不用设的,你可以想一下相关系数下面的P值,如果P
可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate
刚看了一篇外文文献,其中提到了几个变量之间的相关性分析.作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09,但显著性水平大于0.05即不显著.随后继续作回归性分析（未阐明是否是多元线性）结论是BETA值
必须有每组的样本量均值和标准差才可以进行检验
z是是统计量,sig是p值,你的都是没有差异的再问：谢谢~~那请问z值或者p值是什么范围的时候才算没有差异呢？再答：z值无所谓的，只有要看pp大于0.05没有差异再问：不好意思，再问一下，p值是看双侧
首先得告诉你,在这里的两个变量属于定序变量,因为你是通过四个选项和五个选项来调查的,虽然这两个变量在现实中是数字型的,但是你是通过分段来调查的,所以只能算是定序变量.接下来做相关分析,只能选择spea