SPSS中相关分析是线性相关吗

目测应该是想了解消费者对价格、质量、品牌的敏感度是否会对其消费方式造成影响~所以应该做相关~3个自变量都和因变量做相关~spss里用“分析”-“相关”-“双变量”~把4个变量都放进去~就看因变量所在那

1.百度百科线性(linear)：指量与量之间按比例、成直线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系,一阶导数不为常数.2.概率论中没

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

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.

如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.

从事物的关系看,事物之间的关系都可以看做相关或者不相关,这是一个大的定义.但是相关性里面又包括简单的相关性以及因果关系的相关性.所以相关分析和回归分析都可以看做是研究相关关系的,但是简单相关只是笼统的

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

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

不能用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,

连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman相关第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义.说明存在弱的负相关.第二个图就是两个变量的均值与标准差.再

这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的

囧……为什么我又站在这里给楼上的挑错……纠正一楼的错误,结果显示是默认小数位是3位而已,星号代表了被忽略了的小数位的那些值,双击一下原图就会看见被隐藏的四位以后的数值其他的没问题,两个图都是做出相关分

简单点说先看Sig.值,如果这个值

有没有相关性主要看P值也就是sig.(two-tailed),大于0.05不显著,小于0.05显著,小于0.01极显著.而上表可知,customersatis与brandvalueP值为0.396,与

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

你的GPA是离散的吗?还有你的样本量太少了吧...要是GPA是离散的话,你可以把GPA视为等级,然后把cout也离散化,做等级资料的KW检验再问：你好，谢谢你的答复，我有30多个样本，现在的问题是，这

可能相关,也可能无关.再问：什么时候相关呢再答：比如，向量都是三维的再问：如果其中一个向量能用另外两个向量表出呢？再答：你的题目是无关，怎么现在转相关了？再答：多想想相关无关的概念吧我要休息了，有问题

思维度计算方法：Data->Compute->填写TargetVariable(指的是目标值,这里是通过计算得到四个维度的值,然后存在一个变量里,这个变量的变量名就是TargetVariable,一般

解题思路：线性相关。解题过程：解析：查相关系数检验的临界值表①r0.05=0.754,r＞r0.05；②r0.05=0.514,r＜r0.05;③r0.05=0.482,r＞r0.05；④r0.05=

线性表示是指某个向量等于某个向量组的线性组合,那么称这个向量可以由该向量组线性表示.如果一个向量组中任意向量均可由另一个向量组线性表示,那么称该向量组可以由另一个向量组线性表示.而线性相关,只的是向量