如何区分sig值相关性

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

分析—描述统计—交叉表,如上图,选中行变量和列变量后,点统计量,选择“卡方”,继续,确定.结果图看sig值,若小于0.05,说明差异显著.统计人刘得意是否可以解决您的问题?再问：能给我截个图看看吗？我

2-tailed表示两侧检验,后面的值表示是否差异显著的水平,这个值低于0.05或者0.01就表示有显著性差异.因为有差异包括可能是大于,也可能是小于的,所以才是用两侧检验,说明无论大于还是小于边,都

前者是皮尔逊双侧检验的概率,所以选前者.具体选择单侧还是双侧,请参考以下标准：A.甲乙两个总体有差别时,甲高于乙或乙高于甲的可能性都存在,则选双侧检验B.在根据专业知识,只有一种可能性,则选单侧检验C

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509＞0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问：您好，还有一组数据，相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢？再答：都没有

选择“转换”—“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

levene的结果主要出现在方差分析和独立样本T检验中,用于考察方差是否齐性.sig值是根据F值计算出来的,因此只要看sig值就可以推断方差是否齐性.一般情况下,只要sig值大于0.05就可以认为方差

第一个是相关系数sig是检验值2-tailed是双边检验的意思

因为F检验的sig值>0.05所以齐方差性满足,只看第一排的T值,因为T检验的sig值=0.004再问：我知道结果表示什么意思。我会分析结果。现在我意思是说，这个结果如何在论文中描述，要是作图怎么表示

菜单栏——工具——加载宏——分析数据库——确定菜单栏——工具——数据分析——F-检验（或t-检验）再问：没有加载宏这一项，我用的是WPS的Excel再答：WPS办公软件里面没有“Excel”，只有“W

把他们放在一个矩阵里处理,简化

analysis-timeseries-autoregression分析-时间序列-子回归,下面有三种方法可用于处理自相关问题,分别是精确最大似然、科克伦-奥克特和普莱斯-温斯登方法,只需要把因变量和

你这做的对的话,第一张有相关性,第二张没有再问：信度和效度能在spss软件中做吗再答：可以的

受教育2和获工作时间9的相关系数在.001水平显著,相关系数为0.259,这应该是统计上的标准表达方式.这个结果就表明这两个变量具有共变关系,受教育2越高,获工作时间9越高.这样解释就行了吧另外好像一

首先,我是一个车手,并且是个职业车手,在我看来,开车很简单,那些被神化的车神,其实看似离我们很遥远,其实你走进了,一层一层揭开面纱,真正操作几个爆款会发现其实爆款就是车手们干了自己应该干的事.为什么这

所谓线性相关,简单地说,就是一个向量可以用另外两个向量的线性组合表示出来.对于本题而言,a1=αa2+βa3（其中,α,β是常数）的解唯一,就说明是线性相关.设a1=αa2+βa3,代入坐标得：（2,

2个例数太少了啊再问：只有两个样本啊，两个数据，这个怎么解决啊？再答：做不了相关