Spearman双变量相关性的结果中sig-搜答案-灵鹊做题网

相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问：额，我发现是版本问

简单来讲就是一个事物与另一个事物有多大关系再答：百分比越高相关性越大再问：具体怎么算再问：给了一系列数值，x,y,再答：再答：这样够清楚了吧再问：你误会了，不是回归方程，是在算方程之前的数据相关性检验

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

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.

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

当然不能这样认为.可以根据数据类型做卡方检验、T检验、F检验等等.看看P值是否都小于0.0001,如果都小于,则可以这样认为.根据具体情况,也可以做多元相关分析.你可以做回归分析,看看数据是否服从线性

有的啊,发过来吧我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的

不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的

Analyza->Correlate->Bivariate,把4个变量都右边放入变量框,结果你只看第一变量那一行或那一列就行.

欢迎使用 Minitab,请按 F1 获得有关帮助. 回归分析: Y 与 X回归方程为Y = 135

不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型

会计信息相关性和可靠性的思考[摘要]相关性和可靠性是会计信息的两大质量特征,二者的权衡得到的是对会计信息使用者最有用的信息.相关性和可靠性在某些层面上是统一的,而在另一些方面又存在着矛盾和对抗.随着经

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.

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相

变量相关性是统计学和概率论的概念.两个随机变量的样品之间是否存在线性关系,r=1就是线性关系很好.函数关系是两变量之间存在精确的一一对应关系,不一定是线性关系,也可以是非线性关系.例如：yi=sin(

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

一般可以用统计软件中的逐步回归方法,可以自动把有意义的变量纳入到回归模型里面；也可以先做单变量的回归,然后把单变量分析有意义的自变量都纳入到回归模型里,做多元回归,但是在临床或者实际上有关联的重要观察

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|

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?