2. 按住键盘上Shift键选中变量time_tv和cholesterol。点击图片键将两个变量选入Variables:框中,如果计算多个相关系数,则将这些变量都选入Varibales:框中 3. 点击“Continue”键,回到Bivariate Correlation对话框。 4. 点击OK键,生成分析结果。 结果解释 1. 首先,研究者要了解Pearson相关系数是衡量两个连续变量间关系...
皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient):这是最常用的相关系数,适用于连续变量之间的线性相关性。它的取值范围在-1到1之间,其中-1表示完全负相关,1表示完全正相关,0表示无相关性。 斯皮尔曼相关系数(Spearman correlation coefficient):适用于有序或等级变量之间的相关性度量。它与皮尔逊相关系数类似,但对数据...
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1、📈 这是一个展示两个变量之间关系的SPSS相关性分析结果。 2、🔍 使用的相关性指数是Pearson系数。 3、📊 Pearson correlation系数是一个衡量两个变量之间关系亲密程度和方向的指标。 4、🌟 这个系数的绝对值越大,说明两个变量的关系越紧密。它的绝对值范围在0-1之间。 5、💡 在你的分析结果中,这个...
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...
相关分析（Correlation Analysis）是一种研究变量间关系的方法。根据变量性质，可分为皮尔逊积差相关、斯皮...
研究者想观察两个变量之间的相关性,可以使用Perason相关分析。使用Pearson相关分析时,需要考虑5个假设。 1. 假设1:两个变量都是连续变量。 2. 假设2:两个连续变量应当是配对的,即来源于同一个个体。 3. 假设3:两个连续变量之间存在线性关系,通常做散点图检验该假设。
1.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“Correlation Coelficients”中的“Pearson”选项5.点击“OK”即可结果...
上面提到了,"r"称作“相关系数”,全称其实为Pearson直线相关系数(Pearson correlation coefficient),用于衡量两个定量变量之间线性关系的方向和密切程度。 r取值范围在-1到1之间,数值为正表明变量之间呈正相关(例如教育程度和收入等),数值为负表明变量之间呈负相关(例如吸烟量与肺功能等)。 r值接近0说明线性相关弱;...
01Pearson相关性检验 02Spearman等级相关性检验 03Kendall's tau-b相关性检验 04偏相关性检验 05距离相关 第06章 线性回归 01简单线性回归 02多重线性回归 第07章 协方差分析 01一元协方差分析 02一元协方差分析 第08章 多因素方差分析 01双因素方差分析-多重比较Bonferroni-交互作用-涉及简单效应-简单简单效应 ...