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两组数量不同的数据怎么做相关性分析 两组数据做相关性分析

2021-04-09知识13

如何分析两组数据的相关性 你是想告诉你2113怎么操作,还是帮你做呢?先和你说下怎5261么操作吧,当4102你两组数据时连续数1653据(如果不是的,或不知道的,可以再详细说下你的是什么数据)。你有装spss软件吧,打开spss,把两组数据录入。点analyze-correlate-bivariate,在弹出框里,把两个变量选择过去,点ok即可出结果。结果里,pearson correlation对应的系数就是相关系数了。如果sig值小于0.05就是显著相关,小于0.01就是极其显著,系数上面会有两个*。希望对你能有所帮助。

两组数量不同的数据怎么做相关性分析 两组均为分类变量,应该2113用kendall相关。52610.271属于低相关,这是分析相关系数的4102大小。相关系数:1、zhi0.8-1.0:极强相1653关。2、0.6-0.8:强相关。3、0.4-0.6:中等dao程度相关。4、0.2-0.4:弱相关。5、0.0-0.2:极弱相关或无相关。扩展资料:相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同,相关系数有如下几种定义方式。简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。【例】如果有若干个样品,每个样品有n个特征,则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此,可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,.,A9表示)的6个性状资料见表2,作相关系数计算并检验。由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数,分析及检验结果见表3。由表3可以看出,冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ=? 0.8982),即麦冬季分蘖越多,那么每穗的小麦粒数越少,其他性状之间的关系不显著。参考资料来源:-相关系数

怎样用spss分析这两组数据的相关性 spss的步骤2113如下:1、单击Analyze—Correlate—Bivariate.,则弹出相关分5261析BivariateCorrelations对话框2、把左边的源变4102量(情感温暖Q和T1)调入1653右边的矩形框内,同时勾选Pearson选项(见下图)3、点击OK即可,出现如下结果方法步骤:1: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。2:从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。3:为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。4:打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。5: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。6: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。

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