1樓：大濛濛
1、找到相關係數顯著性檢驗表；
2、然後確定自由度（n-m-1）,n,m分別代表樣本個數和未知量維度；
3、查詢a0.01 ，a0.05，a.010對應的值；
4、將相關係數r與a比較，確定顯著性水平。
相關表和 相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間 相關的程度。於是，著名統計學家 卡爾·皮爾遜設計了 統計指標——相關係數(correlation coefficient)。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自 平均值的 離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。需要說明的是，皮爾遜相關係數並不是唯一的相關係數，但是最常見的相關係數，以下解釋都是針對皮爾遜相關係數。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數（相關係數的平方稱為 判定係數）；將反映兩變數間 曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數；將反映多元線性相關關係的統計指標稱為 復相關係數、復判定係數等。
2樓：匿名使用者
這裡主要關注兩個資訊就夠了，乙個是n，那就是你的樣本容量，比如n=100的話就是有100個被試，也即100組配對的資料。根據你的樣本量找到檢驗表裡對應的行。另乙個就是根據你定的顯著性水平來看顯著性，一般0.
05水平就夠了，比如n=100顯著性水平alpha=0.05時，相關係數顯著性的臨界值為0.195，也就是說這個條件下，只要相關係數r的絕對值在0.
195以上，就可以認為此相關係數在0.05水平上顯著。
另外，一般報告的原則是，報告統計量所達到的最高顯著性水平，也就是如果你的資料達到0.01水平的顯著，就不要說它在0.05水平顯著了
請問spss相關分析結果怎麼看？ 20
3樓：匿名使用者
可以使用spssau進行分析，結果格式為三線**式，屬於規範的格式不用重新整理。
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
4樓：眭陽曦買貞
連續型變數用pearson相關，，分類變數spearman相關
結果解釋：第乙個表看對應的相關係數-0.098，p值0.002，小於0.05，有統計學意義。說明存在弱的負相關。第二個圖就是兩個變數的均值與標準差。
5樓：匿名使用者
spss 的相關**每個單元格有三行資料，乙個是pearson相關係數值，它代表了相關係數的大小，乙個是樣本容量，代表你這組資料有多少被試，最後乙個是顯著性檢驗結果，即sig（雙側），它可以用來說明你所得到的相關分析結果有沒有統計學意義，通常sig<0.05即認為顯著，有統計學意義（有統計學意義或者說顯著的意思是說這種相關性可以分辨出來，不表示相關的大小，就好像用顯微鏡可以看到細胞並不能說明細胞很大），如果不顯著，即便相關係數很大，也不能說明該相關有意義，相關性有可能是抽樣誤差所致，但這個時候你可以考慮增大樣本容量後再分析看看。相關係數值後面的星號也反映了顯著性，乙個*表明0.
05水平顯著，**代表0.01水平顯著
6樓：李文林李倩
相關的分析結果怎麼看，這個結果從總的情況來說還算是不錯的，沒有想象中的那麼糟糕，只要稍微嗯做一些調整就可以ok啦。
7樓：匿名使用者
相關係數是行列的焦點，先看sig小於0.05才有統計學意義。
8樓：鈔成勢瑞
學術**裡要求是報告r(n)=**,
p=**.
分別為相關係數（樣本容量），顯著性水平。具體解釋如下圖：
為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？顯著性檢驗是對誰進行檢驗？sig.=0.000說明了什麼呢？
9樓：花開不敗夏天
1、原因：
進行顯著性檢驗進行顯著性檢驗是為了消除第一類錯誤和第二類錯誤。
第一類錯誤:通常情況下，α水平就是。第一類錯誤是零假設為真卻被錯誤拒絕的概率。
第二類錯誤：是零假設為誤卻被錯誤接受的概率或是研究假設為真卻被拒絕的概率。如果p值小於某個事先確定的水平，理論上則拒絕零假設，反之，如果p值大於某個事先確定的水平，理論上則不拒絕零假設。
2、檢驗物件：
用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間，顯著檢驗的虛無假設是變數之間相關係數為o，也就是說，我們做顯著性檢驗驗解決的問題是相關係數是不是o，如果得到顯著的結果，則代表相關性存在。
3、sig.=0.000說明：
sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.
001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值。
水平越小，判定顯著性的證據就越充分，但是不拒絕錯誤零假設的風險，犯第二類錯誤的可能性就越大，統計效力(就越低。選擇水平不可避免地要在第一類錯誤和第二類錯誤之間做出權衡。
10樓：匿名使用者
1、為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗？
原因：所有的假設檢驗都是要分析顯著性的，拿相關係數來說，我們雖然求得了相關係數值，但是這個相關係數有沒有統計學意義呢？換句話說，我們看到的這個相關係數是確實存在呢？
還是說只是抽樣誤差導致的？顯著性檢驗就是要解決這個問題的，如果顯著，則表明相關的確存在，不是抽樣誤差導致的。
2、顯著性檢驗是對誰進行檢驗？
顯著性檢驗的虛無假設是變數間相關係數為0，也就是說，我們做顯著性檢驗要解決的問題是相關係數是不是0，如果得到顯著的結果，則代表相關存在，相關係數不為0.
3、sig.=0.000說明了什麼呢？
sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001，即相關係數在0.001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0，如果你在這個數字上三擊滑鼠，可以看到真實值
統計學相關係數顯著性檢驗
11樓：匿名使用者
相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。相關關係是一種非確定性的關係，相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。
由於研究物件的不同，相關係數有如下幾種定義方式。簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數，一般用字母p表示，是用來度量變數間的線性關係的量。
復相關係數：又叫多重相關係數。復相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。
例如，某種商品的季節性需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現復相關關係。典型相關係數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關係的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關係數來研究原各組變數間相關關係。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數（相關係數的平方稱為判定係數）；將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數；將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
用spss相關性分析後的結果怎麼看？
12樓：無中之畫
ssps，相關性分析後的結果自然化，他還是非常準確的，你可以通過它來判斷一些因素。
13樓：匿名使用者
分析結果上看會輸出包括平均值和標準差，以及相關係數和p值。
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
14樓：匿名使用者
首先看顯著性水平 小於0.01 說明拒絕原假設 二者存在顯著相關然後需要用四句話來描述：
1. 平均每日**數與相關微博搜尋量存在相關性2.相關係數r=0.905
3.平均每日**數與相關微博搜尋量存在高度正相關4.平均每日**數和相關微博搜尋量進行相互**能消減（r的平方）81.9%的誤差比例
15樓：jane茶香
9個樣本資料計算出的平均每日**數與相關微博搜尋量的pearson相關係數值0.905，它的實際顯著性水平為0.001，小於理論顯著性水平0.
01，說明相關係數的值不是由偶然因素造成的，0.905接近於1，說明平均每日**數與相關微博搜尋量之間存在高度的線性正相關。
16樓：光勳
pearson相關性是以交叉**的形式呈現的。我們關注兩對變數的相關性結果：入職時長與當前年薪；受教育年限與當前年薪。
入職時長和當前年薪的pearson相關係數為-0.102，說明它們之間呈現負的弱相關，顯著性p值為0.150，大於0.05，所以認為當前年薪和入職時長沒有相關性。
受教育年限和當前粘性的pearson相關係數為0.672，顯著性檢驗p值為0.000，小於0.
05，所以受教育年限與當前年薪是正相關的。這也是為什麼現在大部分的本科畢業生沒有選擇直接就業，而是繼續深造，讀研讀博。
17樓：xin寶寶金牛
spss 的相關**每個單元格有三行資料，乙個是pearson相關係數值，它代表了相關係數的大小，乙個是樣本容量，代表你這組資料有多少被試，最後乙個是顯著性檢驗結果，即sig（雙側），它可以用來說明你所得到的相關分析結果有沒有統計學意義。
通常sig<0.05即認為顯著，有統計學意義（有統計學意義或者說顯著的意思是說這種相關性可以分辨出來，不表示相關的大小，就好像用顯微鏡可以看到細胞並不能說明細胞很大），如果不顯著，即便相關係數很大，也不能說明該相關有意義，相關性有可能是抽樣誤差所致，但這個時候你可以考慮增大樣本容量後再分析看看。相關係數值後面的星號也反映了顯著性，乙個*表明0.
05水平顯著，**代表0.01水平顯著。
spss（statistical product and service solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，這標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。spss為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱，有windows和mac os x等版本。
spss是世界上最早採用圖形選單驅動介面的統計軟體，它最突出的特點就是操作介面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統
一、規範的介面展現出來，使用windows的視窗方式展示各種管理和分析資料方法的功能，對話方塊展示出各種功能選擇項。使用者只要掌握一定的windows操作技能，精通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。spss採用類似excel**的方式輸入與管理資料，資料介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入資料。
其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足非統計專業人士的工作需要。輸出結果十分美觀，儲存時則是專用的spo格式，可以轉存為html格式和文字格式。對於熟悉老版本程式設計執行方式的使用者，spss還特別設計了語法生成視窗，使用者只需在選單中選好各個選項，然後按「貼上」按鈕就可以自動生成標準的spss程式。
極大的方便了中、高階使用者。
MATLAB如何求相關係數，MATLAB如何求相關係數
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如何用excel製作,並計算線性相關係數和散點圖
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