两组多变量数据相关性分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/04 13:50:32
一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推
你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,
如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问:我是做两种测定方法,得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性,能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能
营业收入x;成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq
这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509>0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问:您好,还有一组数据,相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢?再答:都没有
可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c
菜单栏——工具——加载宏——分析数据库——确定菜单栏——工具——数据分析——F-检验(或t-检验)再问:没有加载宏这一项,我用的是WPS的Excel再答:WPS办公软件里面没有“Excel”,只有“W
朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下:1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation
做相关分析时,SPSS可自动删除不成对的数据,拿成对的数据去做.不知道你说的自由度是什么再问:也就是说不同组,数据不是一一对应的哈。一些数据多,一些数据少。在各月份下,某些指标有数据,某些数据没有哈。
最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问
你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.
你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种(前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意):累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较
一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm
直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的
这个……发现你对统计一点都不理解……性别是分类变量你这里的应变量是等级分类变量暂时还不知道你要分析哪些指标的相关性.建议:找对统计了解的人解决.
简单,采用anlyze---TABLES功能就可以了.原理是先在MultipleResponseSets中合并变量(合并成功后会生成带有“$”新变量),然后采用customtables中找到这个新变量
proccorrdata=rawdata;bygroup;varvalue;run;
用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.
你给的分太底,不答
可以.因为配对T检验的必要条件是:每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和