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spss相关性结果怎么看

Pearson相关性是以交叉表格的形式呈现的.我们关注两对变量的相关性结果:入职时长与当前年薪;受教育年限与当前年薪.入职时长和当前年薪的Pearson相关系数为-0.102,说明它们之间呈现负的弱相关,显著性P值为0.150,大于0.05,所以认为当前年薪和入职时长没有相关性.受教育年限和当前粘性的Pearson相关系数为0.672,显著性检验P值为0.000,小于0.05,所以受教育年限与当前年薪是正相关的.这也是为什么现在大部分的本科毕业生没有选择直接就业,而是继续深造,读研读博.

1,如果两个变量都是连续型,且服从正态分布,则选择pearson皮尔逊相关性分析.2,如果两个变量有序定序,则选择spearman斯皮尔曼相关性分析,另外,如果连续变量但是不服从正态分布,也选择spearman相关性分析.3,结果的分析有两步:@看sig是否0.05,意味着无关键,分析结束.@<0.05,意味着有关联,再继续看相关系数,是正相关还是负相关即可.也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上,绝对值高于0.5属于中强相关.可以在搜酷中搜索陈老师spss数据分析视频中的相关性分析教程,讲解很详细,免费系统!

相关性可以看对应的P值,就是表上的sig,P

相关系数是0.357,p=0.009,显著的 我替别人做这类的数据分析蛮多的

相关分析两个定性变量之间的相关做卡方两个定量之间的相关关系做pearson一个定性变量一个定量变量做t或者方差

相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系).相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件

Pearson相关性就是相关系数,显著性就是显著性水平,只要显著性水平低于0.05就是存在显著性相关.(南心网SPSS数据统计分析)

kmo检验用于检查变量间的偏相关性 一般认为该值大于0.9时效果最佳 0.7以上尚可,0.6时效果较差 bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵 p根据上图 可以看出一共提取了3个主成分 可是能解释的方差为69.958% 软件默认的是提取特征根大于1的主成分 如果加上第四个主成分的话可以解释的变异度为86.26% 所以结合专业知识 可以考虑是不是增加一个主成分.

要关注两个方面,一个是相关系数的大小,一个是显著性(显著性就是说两个变量的相关是否足够明显以致能够观察得到) 你这里相关的显著性是0.036,在统计学中显著性的临界值一般定为0.05,只要低于0.05就是显著,即表明相关有统计学意义,所以你的这个相关是显著的 再者,相关系数的大小,两个变量的相关系数r=0.267,是个小相关

看相关系数和p值

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