spearman相关分析p值意义

这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态还是可以用pear

你好!我也想知道是怎么情况,学习学习!希望懂的人快来帮忙解答一下.

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

p就是你否定一个原假设时所犯的错误的概率,即p越小,你否定一个原假设时所犯的错误的概率就越小,如p=0,说明你否定一个原假设时所犯的错误的概率为0,你可以有100%的把握否定原假设.在做相关性分析时,

样本量大的话,近似正态分布就可以的我替别人做这类的数据分析蛮多的

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

和正态分布没有关系,你的两个变量应该是连续变量,用pearson相关比较合适.spearman相关系数是对顺序变量做的.

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

1.定性的分析,可以利用散点图scatterplots看是否正相关,负相关,以及相关性的强弱.如果有两个以上的因子,可以用matrixofplots.2.定量分析,可以用Basicstatistics

是不是偏相关系数啊

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

矛盾是普遍存在的,事物是对立统一的.中美关系之间的矛盾是普遍存在的,旧的矛盾消亡,新的矛盾也会诞生.中美有着共同利益,同时又有着对立的矛盾,中美关系是对立统一的.

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

系数是否标化没有太大关系.你这个系数的P值都过大,也就是说对于系数的假设检验都接受了,说明你的这几个自变量对因变量的影响不大.改进的话最好先对数据做好预处理,再就是考虑下是否用回归方法.你这里面的“目

这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的

有没有相关性主要看P值也就是sig.(two-tailed),大于0.05不显著,小于0.05显著,小于0.01极显著.而上表可知,customersatis与brandvalueP值为0.396,与

肯定算啊!因为已经达到了显著性水平,p值小于0.05或0.01.这个说明你的样本比较多.再问：正常来说，r值在0-0.2之间是无相关的，样本多的情况下就可以只看p值来定了是吗？（样本数是256）再答：

问题一：虚无假设就是假定不相关,不相关用数学表达那就是二者的相关系数ρ=0,这不就是等于号吗,所有的假设检验实际上都是一种反证法,即先假定不相关,然后检验是否拒绝虚无假设,之所以要这么做,就是因为这样

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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|