spss中相关分析结果解读

A1和A2之间的相关水平为-0.663,达到了非常显著的水平.B1和B2B3B4之间的相关水平分别是-0.501、-0.616、-0.501,都达到了非常显著的水平.这里是负相关,表示的是当一个变量的

第二个表说明拟合度,0.996,接近1,说明模型拟合不错；第三个表看F值就好,相当大,在95%甚至99%置信度下显著；第四个表说明自变量X（营业收入）系数为0.891,并且是在95%甚至99%置信度下

Independent-SamplesTTest过程用于进行两样本均数的比较,即常用的两样本t检验.可以看到：该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里

阴性结果,差异不显著.

SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）,“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalP

在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html

你的借贷应该是两分变量吧,就两个选项,是与否,对吧?收入是具体的值还是区间?两个变量的类型决定了你所能选用的分析方式.你这两个变量类型是不适合做spearman和pearson相关（这适合连续性变量,

这是对残差情况进行描述.因为做回归时要求残差独立、正态等,要满足这个条件才行

一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图

卡方检验的结果只能说明两检验结果之间有一定的相关性,但不能说明是否有一致性.一般认为当kappa值大于等于0.75时两者的一致性较好.

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

Logisticregression啥时候讨论过R方,只听过近似的Cox系数,一般都是讨论AIC值的,或者看你的Deviance,因为AIC的取值就是Deviance与自由度权衡后得出的值,服从卡方分

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

R和R方都足够大,说明拟合度较好.方差分析中代表显著性的p值为0,小于0.05的标准,此模型成立.回归系数中每个变量的p值都小于0.05,说明每个变量均对因变量有影响,模型成立.

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

别下载下边那个,一看就是木马.你这个最后一行是显著性,用来判断你的各个系数是否有意义.小于扥等于0.05认为有统计学意义.你这个都不怎么样.非标准化系数B下边那个是你的方程的自变量的系数.ppv课视频

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断.Rsquare就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值