Spearman相关分析和方差分析

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

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

相关有很多种,不同相关分析的前提不一样anova的前提是正态和齐方差我替别人做这类的数据分析蛮多的

方差是实际值与期望值之差平方的平均值,而标准差是方差平方根.各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数,它是离差平方和平均后的方根.因此,标准差也是一种平均数标准差能反映一个数据集的离散程度.平均数相同

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

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.

物价上涨即是通货膨胀的现象.运用货币政策和财政政策相结合的手段进行宏观调控.在严重的通货膨胀时期,国家应该实行紧缩的货币政策和紧缩的财政政策.货币政策工具又称货币政策手段,是指中央银行为调控中介指标（

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

一般情况下都是小数点后面保留两位有效数字为通用的,论文通篇要保持一致

相关分析,是看2个因素之间的相关性,也就是2个因素之间是否有关联；如果计算出来是1,那么2个因素是完全正相关,如果是0,那么说明这2个因素完全不相关,如果是负数,那么说明2个因素是负相关.打个比方,身

1、政府经济学：是专门研究以政府为主体的资源配置及其宏观管理规律的学科.2、竞争失灵：市场处于不完全竞争状态,也称之竞争失灵.在现实经济运行中,市场往往达不到完全竞争状态,而是存在垄断,即不完全竞争.

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

自由度就是出来的那个回归方程y＝b＋a8×x8＋a8×x8＋.比如你回归方程有俩变量,只允许其中一个也就是回归的自由度是变量数8－8＝8.类似的,残差的估计是基于样本容量的,有一个自变量的话就是n－8

1.测序最好克隆到载体后进行,比直接测PCR产物好2.测序短,说明你的样本里有抑制剂,比如EDTA等.样本要用水稀释,不能含有抑制剂3.同源性只有34%,说明不是同一种属的.4.如果有好几个,那你可以

1、生产和消费的辨证关系：生产决定消费,消费对生产有反作用.2.商品是使用价值与价值的统一体.3,商品的价格受供求关系影响.4,社会主义的本质.5,科学发展观中的以人为本

层次分析法（AnalyticHierarchyProcess,简称AHP）,是美国匹兹堡大学L.T.Saaty教授创立的,它把无结构决策转化为有序的递价层次结构决策[1].AHP是一种将定性与定量分析

首先这个机械功率你应该会求的P=24V*10A*80%=192W.阻力是2000N*0.1=200N,根据P=W/t=F*x/t=F*v,带入数据v=0.96m/s,时间用路程除速度自己算吧.只要中间

方差表示随机数据离平均值的偏离程度,随机数据与平均值只差呈正态分布,方差越大,随机数据离平均值的偏离程度越大.如果期望值不是平均值,期望与方差没有直接关系.

解题思路：记住期望（平均数）公式、方差公式，并会用它们来计算。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prced

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|