皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（...
Pearson(皮尔逊)相关性指的是联合分布服从二维正态分布的随机变量X,Y之间的简单线性相关关系,X,Y之间的相关关系由简单相关系数r表示。利用IBM SPSS Statistics可以非常快速地完成两个随机变量X,Y间的Pearson(皮尔逊)相关性分析,SPSS Pearson相关性分析步骤是什么,SPSS Pearson相关性分析结果怎么看,本文结合实例,向大家做...
有2个问题:Pearson和Spearman有什么区别,两个变量都是定序变量.因为不知道用哪个相关系数,所以都做了分析 1.想知道用哪个相关系数分析比较合适?本人刚学SPSS,2.不懂怎么看这两个分析的结果,求赐教! 扫码下载作业帮搜索答疑一搜即得 答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman...
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. 结果一 题目 请教SPSS相关分析结果怎么看?有2个问题:Pearson和Spearman有什么区别,两个变量都是定序变量.因为不知道用哪个相关系数,所以都做...