1樓:全球殥
如衡來量國民收入和居民儲蓄存款、身源高和體重、高中成績和高考成績等變數間的線性相關關係。當兩個變數都是正態連續變數,而且兩者之間呈線性關係時,表現這兩個變數之間相關程度用積差相關係數,主要有pearson簡單相關係數。
其計算公式為:
皮爾森相關係數的介紹
2樓:最後派對°粑瓅
皮爾森相關係數(pearson correlation coefficient)也稱皮爾森積矩相關係數(pearson product-moment correlation coefficient) ,是一種線性相關係數。皮爾森相關係數是用來反映兩個變數線性相關程度的統計量。相關係數用r表示,其中n為樣本量,分別為兩個變數的觀測值和均值。
r描述的是兩個變數間線性相關強弱的程度。r的絕對值越大表明相關性越強。
spss中pearson(皮爾遜相關係數)確定相關性,資料分析如下圖,請問1與2的相關性是什麼。急。。。。。。
3樓:墨汁諾
兩個值都要看,r值表示在樣本中變數間的相關係數,表示相關性的大小;p值是檢驗值,是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。
一般來說相關性大小要看顯著性達到什麼程度。顯著性越**明相關程度越高。顯著性小於0.
05則為顯著先關,小於0.01則為極顯著相關。大於0.
05則說明不相關,或者相關性不強,也可以簡單理解為不相關。
4樓:呂秀才
相關性分析的**輸出是乙個矩陣
你只需要看橫向或者縱向的1和2的交叉係數都可以pearson相關性 表示的是兩者相關係數的大小,-0.397 表示兩者是負相關,相關性大小為0.397
顯著性的0.000也就是p值,用來判斷相關性是否顯著
5樓:匿名使用者
顯著相關,相關係數是-0.397
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
pearson 相關性
6樓:匿名使用者
1、按一般經驗來說:「相關係數 0.8-1.
0 極強相關;0.6-0.8 強相關;版0.
4-0.6 中等權程度相關;0.2-0.
4 弱相關;0.0-0.2 極弱相關或無相關」。
2、星號對應的是顯著性檢驗,這裡的原假設為:pearson相關係數為0。拒絕原假設意味著pearson相關係數顯著不為0。
兩個*表示極顯著,p值在0.01以下。乙個*號表示顯著,p值在0.
01-0.05之間。注意:
拒絕這個原假設並不等價于強相關,這只是說明「相關係數為0」這個假設顯著不成立。當樣本量較大時,只要有很小的弱相關就可以顯著拒絕這個原假設,所以可以經常看到結果中有兩個*,lz的.378** 也是這個道理。
3、所以lz的這個結果可以解釋為:pearson相關係數顯著不為0,即存在一定的相關性,且這個相關性按一般經驗來說屬於弱相關。如果是經濟變數或關係複雜的問題,這個關係有一定意義,但還不具有決定性的說服力,需要其他資訊解釋或佐證。
如果研究目的是探索性的,這個關係值得保留關注;如果研究目的是驗證性的,則這個關係需要其他資訊解釋或佐證。
7樓:章魚公考
1.相關係數只能說明關性的強弱,沒有方向性的。比較(a、b、c)->y的影響力,應進行多元線性回歸分析,比較標準化回歸係數大小。
2.要證明a、b、c是y的影響因素,只用相關分析得出顯著相關,是不夠的。
8樓:匿名使用者
它上面有兩個星星號,就代表極其顯著,乙個是顯著 ,你這個是極其相關 因為0.000<0.01
9樓:匿名使用者
兩個*表示極顯著,p值在0.01以下。乙個*號表示顯著,p值在0.01-0.05之間。
10樓:匿名使用者
顯著性(雙側)bai .000表明兩
du個因素相關性顯著zhi,但pearson相關dao性 .378**表示兩個因素為弱
回相關。
相關係數 0.8-1.0 極強相關
0.6-0.8 強相關
0.4-0.6 中等答程度相關
0.2-0.4 弱相關
0.0-0.2 極弱相關或無相關
11樓:匿名使用者
顯著相關,在0.01的顯著性標準下。
pearson相關係數的數值為多少證明有相關性?標準是什麼?謝謝!! 5
12樓:維維豆奶
皮爾遜相關
係數變化從-1到 +1,當r>0表明兩個變數是正相關,即乙個變數的內值越大,另乙個變數的值也會越大;r<容0表明兩個變數是負相關,即乙個變數的值越大另乙個變數的值反而會越小。
r 的絕對值越大,則兩變數相關性越強。若r=0,表明兩個變數間不是線性相關,但可能存在其他方式的相關(比如曲線方式)。
13樓:
1為正相關 -1為負相關 0為不相關。因此越接近1越相關。如果用來排序的話,具體數值就無所謂了,只要看哪個大哪個就更相關。
14樓:匿名使用者
pearson相關係抄數用來衡量兩個資料集襲合是否在一條線上面,它用來衡量定距變數間的線性關係。如衡量國民收入和居民儲蓄存款、身高和體重、高中成績和高考成績等變數間的線性相關關係。
相關係數的絕對值越大,相關性越強,相關係數越接近於1或-1,相關度越強,相關係數越接近於0,相關度越弱。
通常情況下通過以下取值範圍判斷變數的相關強度:
相關係數 0.8-1.0 極強相關
0.6-0.8 強相關
0.4-0.6 中等程度相關
0.2-0.4 弱相關
0.0-0.2 極弱相關或無相關
關於pearson相關係數的意義
15樓:
1.相關係數只能說明關性的強弱,沒有方向性的。比較(a、b、c)->y的影響力,應進行多元線性回歸分析,比較標準化回歸係數大小。
2.要證明a、b、c是y的影響因素,只用相關分析得出顯著相關,是不夠的。
詳請看
spss中pearson(皮爾遜相關係數)看r值還是p值,確定相關性
16樓:匿名使用者
兩個值都要看,r值表示在樣本中變數間的相關係數,表示相關性的大小;p值是檢驗值,是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。
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r值就是來皮爾遜相關係數的大小，代源表了相bai關的強度，即兩個變數共du變性的程度，取zhi值範dao圍為 1,1 p值是顯著性，與皮爾遜相關顯著性檢驗有關，p 0.05時表示相關顯著，即在當前的樣本下可以明顯的觀察到兩變數的相關，兩個變數的相關有統計學意義。統計學中，bai皮爾遜積矩相關係du數...
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