皮尔森相关性分析的样本量最低要求

*代表p再问：能具体说说表格中每个数字的意思吗？比如表中哪个数字代表P值，哪个数字代表样本量等等再答：。。。。55是样本量，0.003是p，你这完全不懂，还是别自己瞎做再问：那1和0.399呢？

_问题描述：在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1：：说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关

说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的

相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问：额，我发现是版本问

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

不是很确定,当做抛砖引玉的.将各项目或者题目（是不是您所说的因素呢）得分相加获得总分,然后用被试在单一项目上的得分与总分做相关,就获得每个项目的区分度.效度做内容效度的时候一般都是文字论证分析,不做量

相关系数是0.357,p=0.009,显著的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：意思是二者有相关性且较为显著吗？可以简单说下怎么看吗QAQ

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

这个……发现你对统计一点都不理解……性别是分类变量你这里的应变量是等级分类变量暂时还不知道你要分析哪些指标的相关性.建议：找对统计了解的人解决.

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你把这些变量都录到spss里边,然后在分析菜单里边都有模块,点击做就可以了.不晓得你的样本处理是哪里不会.朋友你玩贴吧嘛?请关注ppv课吧支持我一下,在吧里问大数据相关问题都会有老师回答的!而且资源大

楼上的回答都不太准确.1、方差和标准差是否有单位,取决于“样本数据”的单位.2、如果“样本数据”有单位,那么方差和标准差均有单位；如果“样本数据”只是没有单位的数值,那么方差和标准差均没有单位.3、理

举例说明X、Y两个矩阵：corrcoef(X,Y)

具体确定样本量还有相应的统计学公式,根据样本量计算公式,我们知道,样本量的大小不取决于总体的多少,而取决于(1)研究对象的变动程度；(2)所要求或允许的误差大小；(3)要求推断的置信程度.也就是说,当

乘积极限法,即kaplan-meier法.适用范围：小样本未分组资料、大样本未分组资料,可利用概率乘法定理来计算生存率.