怎样对数据做相关性检验？

1、怎样对数据做相关性检验?怎样对数据做相关性检验？最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了，另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析。用SPSS更 简单。如果你用SPSS软件，分析的步骤如下：1 .点击 分析（Analyze ）”2 .选中相关（Correlate ）”3 .选中 双变量（Bivariate ）”4选择你想要分析的变量5选择Pearson 相关系数（或者Spearman 相关系 数）6选择恰当的统计检验（单边或双边）7点击“OK即可SPS浒pearson （皮尔逊相关系数）确定相关性，数据分析如下图，请问 1与2的相关性是 什么

2、。急。卷性，*甲24Peaiscm相关性/1*-J97 +J显著性（双恻）户.000-4加如,2rFeftisan相关在13g7 ,1 T显著性（双恻）/.000*炉1上皿+*在一口1才:平f双恻）上显著相交图片 错误！文档中没有指定样式的文字。-1为什么显著相关，请分析一下。不是相关系数越接近于1或-1,相关度越强，相关系数越接近于0,相关度越弱么。 回答<0.4显著弱相关，0.4-0.75中等相关，大于0.75强相关追问可我的pearson相关系数是-0.39。是负数，怎么是显著负相关呢。回答你好像一点都不会啊。看sig的，小于0.05提问者评价原来是这样，感谢！相关性分析的表格输出

3、是一个矩阵你只需要看横向或者纵向的1和2的交叉系数都可以pearson相关性表示的是两者相关系数的大小，-0.397 表示两者是负相关，相关性大小为0.397显著性的0.000也就是p值，用来判断相关性是否显著如何使用SPSS®行皮尔森相关系数分析？ ？ Pearson' s correlation coefficients1 .单击"Analyze ”展开下拉菜单2 .下拉菜单中寻找“Correlate弹出小菜单，从小菜单上 寻找"Bivariate，单击之，则弹出相关分析"Bivariate Correlations 对话框3 .把左边的源变

4、量中要分析相关的变量调入右边的 “Variables:"下的矩形框内4 .勾选 aCorrelation Coelficients 中的 "Pearson 选项5 .点击“OK即可求问了：因子分析明明是基于相关系数矩阵的，但为什么大家都直接把数据导进去就分析呢？因子分析是有一定条件需求的，变量之间要存在一定的 相关性，而因子分析时也会有一个检验，从过程上将必 须先做了这些之后才做因子分析的，所以说很多人都是 在想当然的用，很多发表的论文上都存在用法不当的问 题利用spss相关系数矩阵怎么算analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩

5、阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近 0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道)比如“*. Correlation is significantat the 0.01 level (2- tailed). ”就是说，如果相关系数后有"*"符号，代表在0.01显著 性水平下显著相关 粗略判断的方法是，相关系数 0.6以上，可以认为显著 相关了eviews相关系数矩阵是什么。怎么做截面数据的相关系数矩阵！急急急!相关系数啊，就是自变量和变量之间的相关程度相关系数多大才算相关性比较好啊大于0.8相关系数多少算具有相关性？我做教育

6、统计，发放过问卷后统计相关性，我想问下相 关性系数怎么界定具体相关程度的大小呢？1 .相关性的强、弱、不相关系数分别是多少？2 .界定的标准从何而来，论文中想引用一下3 .相关性系数我自己做的统计方法算出来的数据，也能 用上面的强弱系数的标准么？谢谢各位了 万分感激！相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说， 取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为 弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是， 往往你还需要做显著性差异检验，即 t-test ,来检验两 组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算 的。样本书越是大，需要达到显著性相

7、关的相关系数就会越 小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大， 比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低，比 如0.2,因为你样本量的增大造成了差异的增大，但显 著性检验却认为这是极其显著的相关。一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数 本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。提问者评价谢谢！相关性是什么意思就是有关系的，比如一件事因另一件事而发生的，这件 事与另一件事具有，比如一笔费用因某个业务而发生的， 两者具有相关性。这是数学方向的问题.相关是非确定性问题，用于统计分 析.与函数相对自变量和函数不是一一对应的关系SPS联于两组数据的相关性分析的操作方法，越简

8、单越好，急！可使用 Statistics 菜单->Correlate 子菜单->Bivariate 过程观察 Correlation Coefficients 值和 Test ofSignificance 值即可，惟必须注意，变量须为等距尺度(interval level ofmeasurement)。若变项只属顺序尺度(ordinary level of measurement),14则可选择计算Kendall's等级相关系数和Spearman相 关系数。spss相关性分析相关性相关性X1 X2 X3X1 Pearson 相关性 99* .982*.994*显著性（双侧）

9、03.001 .005N 555X2 Pearson 相关性79-.117 -.206显著性（双侧）73.852 .740N 555X3 Pearson 相关性05-.448 -.469显著性（双侧）99.450 .426N 555X4 Pearson 相关性 97* .982*.994*显著性（双侧）X4 X5 X6 X7 X8 1-.022 -.447 .999*.9.975*.972 .451 .000 .000 .055555-.022 1.261 -.059 -.025 -.1.972.671 .925 .969 .7555-.447 .261 155-.481 -.415 -.4.

10、451 .671.413 .488 .455555.999*-.059 -.481 1.9.977*.000 .925 .413.000 .003.001 .004N 555X5 Pearson 相关性显著性（双侧）02.001 .005N 555X6 Pearson 相关性 显著性（双侧）N 555X7 Pearson 相关性 显著性（双侧）00.001N 555X8 Pearson 相关性 显著性（双侧）00.001.985.000.994.97555555.999*-.025 -.415 .997*1.000 .969 .488 .000.055555.982*-.179 -.405 .

11、982*.003 .773 .499 .003 .00255555.994*-.117 -.448 .994*.001 .852 .450 .001 .001 .055555.975*-.206 -.469 .977*.005 .740 .426 .004 .005 .0N55555555*.在.01水平（双侧）上显著相关。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。只 要是显著性0.05即可说明两变量具有相关性，而相关 性的大小取决

12、于相关系数，相关系数越接近1,相关性越好。看了一下你的x1和x4-x8的相关系数都在0.9 以上了。是非常好的。利用spss相关系数矩阵怎么算analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近 0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道)比如“*. Correlation is significantat the 0.01 level (2- tailed). ”就是说，如果相关系数后有"*"符号，代表在0.01显著 性水平下显著相关 粗略判断的方法是，

13、相关系数 0.6以上，可以认为显著 相关了person系数是什么意思皮尔森系数皮尔森相关系数皮尔森相关系数 (Pearson correlation coefficient ) 也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient),是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两 个变量线性相关程度的统计量。相关系数用 r表示，其 中n为样本 量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值 越大 表明相关性越强。person 是人的意思SPS冲pearson (皮尔逊相关系数)看r值还是P值，

14、确定相关性两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数， 表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样 本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数为0.61 ,能否证明两个变量相关性较高？实验结果表明两个变量的相关系数是0.61 ,能否表明这2个变量有较高的相关性？目前研究这 2个变量表示的 内容的关系的人还比较少，所以我没法和别人的对比。所以想问问数学系的同学，这个结果够不够充分”？谢谢！可根据相关系数的临界值去判断。追问能否说的具体一些？谢谢！回答1 .可根据相关系数r的临界值去判断。可查资料，资 料很多。2 .当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相

15、关。且|r|越接近1,两变量间线性关系越密切；|r| 越接近于0,表示两变量的线性相关越弱。一般可 按三级划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4W|r|<0.7 为显著性相关；0.70|r|<1为高度线性相关。”这是 一种简单的判断方法：因此r=0.61为显著相关。追问(1)我这个不是 线性相关系数”(2)显著相关”是什么概念？若2个变量 显著相关”，能不能作为一个较好的结果?其他2条回答2013-04-04 16:16 热心网友皮尔森相关(简单相关)检验的应该就是线性相关楼上说的是对的相关性大小是指相关系数的绝对值是否显著、极显著是指显著性水平，即看P值的大小http:

16、/wenku.baidu.Com/view/8e57d87a27284b73f2425083.html#相关系数多大才算相关性比较好啊大于0.8为什么会出现相关系数小但是相关性显著的情况呢 当显著性水平小于0.05时说明两个变量之间存在显著 相关，反之则不存在。相关系数是表示两个变量之间的 相关性强弱的。假设检验只是判断相关系数是否为 0, r<0.4为低度相 关。相关系数为0.59表示相关性大还是不大？你可以把它理解为两个量以某种方式相关的概率，则0.59表示它们有59%的可能性相关。若为1,则表示100%相关。所以此处相关系数为0.59,我们认为其相关性不大。SPS冲pearson

17、（皮尔逊相关系数）看r值还是P值，确定相关性两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数， 表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样 本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数是0.9985,是否能说明相关性很好？已经很好了楼上说的不对相关系数不表示概率用SPS漱件进行相关性分析时，得出的相关系数为负值。进行逐步回归分析时，得出的系数确为正值。为什么？这种情况是可以出现的。在相关性分析时，你看到的是 两个变量之间的关系，其他变量的影响是不被考虑的；但是，进行逐步回归分析时，如果入选的变量不止一个， 那么入选变量之间可以产生影响，这种影响甚至可以改 变一些原来不算强的相关性的方

18、向。这表明你的数据存 在偏相关、部分相关或伪相关等情况。相关系数说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数用希腊字母 丫表示，丫值的范围在-1 和+1之间。y> 0为正相关，y< 0为负相关。丫= 0表不 不相关；丫的绝对值越大，相关程度越高。两组数据的相关系数如果是 负数则表示一组数据增大，另一组数据也反而减小；一 组数据减小，另一组数据反而增大。相关系数如果是负数表明两种资产的收益率呈反方向变动，负数代表负相关.正数代表正相关.0代表不相关.你好，请教一下，主成分分析中，综合得分都是负值怎么比较？你是用什么软件操作？SPSS中，主成分分析实现是利用因子分析，只要累计方差贡献率达到80%以上即可