为什么要对相关系数进行显著性检验？ 进行显著性检验进行显著性检验是为了消除错误。通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。相关的显著性取决于样本量和相关系数的大小，样本量越大，相关系数越大，显著性就越高，即就越不可能是碰巧发生的。举个例子：某个地方两次失窃，均出现了某个人并不意味着这人是小偷。但是，二十次失窃时有十二次均出现了这个人，说明这个人是小偷嫌疑就很大了。碰巧在十几次失窃处出现这个人的机率大概只有几百分之一。由此可见，做科研时为了证明某一个理论推测，就得重复做实验很多次来验证才能作为结论，即让样本量达到一定的数才能使结论更加可靠。扩展资料：相关系数常用的检验方法：①t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）②t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验。
某个偏相关系数不显著的情况下如何求其他的偏相关系数 实际上，统计学并不属于数学的范畴，所以这个问题在这里问，很少有人回答的。（一）逐步回归的思想是试图在众多的自变量中，找出对因变量影响最显著的少数几个自变量，建立。
加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因？ 折磨许久找不到除了换题以外的解决方法…求大神支招回归中加入某控制变量后，解释变量就不显著了（没加前…
