连续型变量用Pearson相关相关系数的意义，，分类变量Spearman相关

结果解释：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。

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。 Pearson correlation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关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为 0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话，那就是弱相关。 这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高），如果为负号，则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）。 从Pearson correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。 Sig. （2-tailed）是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig. (2-tailed) =0.018说明在（1-0.018）* 100=98.2%的几率上，上面的Pearson correlation成立。一般而言，sig. <=0.05的情况下，Pearson correlation具有统计学意义。从你的结果来看： 两个变量之间为显著正相关（r = 0.622, p = 0.018）。 N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。 * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).是指： 在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

回归系数的经济含义是什么？

回归系数

　　regression

coefficient

　　在回归方程中表示自变量x

对因变量y

影响大小的参数。

　　回归系数越大表示x

对y

影响越大，正回归系数表示y

随x

增大而增大，负回归系数表示y

随x

增大而减小。

　　回归方程式^Y=bX a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。

回归系数回归方程式^y=bx a中之斜率b,称为回归系数,表x每变动一单位,y亦变动b单位.一般试验后的数据处理、线性拟和要用，还有很多其他

如何用SPSS处理两组数据的相关性

回答

相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。

选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性

为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。

打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口

然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论

然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。

点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义

希望可以帮到你的亲

还有什么需要帮你的吗？亲

提问

图片中数据是一篇论文截取的，想咨询其中的F sig. t等一横排数据如何通过spss直接获取，而不是挨个计算

回答

35.71



非参数秩和检验就行统计专业