相关性分析之前的标准化怎么弄
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 01:35:15
*代表p再问:能具体说说表格中每个数字的意思吗?比如表中哪个数字代表P值,哪个数字代表样本量等等再答:。。。。55是样本量,0.003是p,你这完全不懂,还是别自己瞎做再问:那1和0.399呢?
在Analyze下拉菜单的Correlate命令项具有三个相关分析功能子命令它们分别是BivariatePartial和Distance对应于相关分析偏相关分析和距离分析1Bivariate计算指定的
_问题描述:在SPSS中做主成成分分析的时候有一步是指标之间的相关性判定,我想知道具体是怎么进行判定的,他的算法、原理是什么?答案1::说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关
说判定有些严格,其实就是观察一下各个指标的相关程度.一般来说相关性越是高,做主成分分析就越是成功.主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大,说得直观一点就是寻找多个变量的
相关分析,和是否保留变量没任何关系你说的是相关分析的显著性如果不显著,2个原因1是你设计有误,数据收集的质量控制不好2是数据原本如此,不能改变事实我经常帮别人做这类的数据分析的再问:额,我发现是版本问
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
你看相关系数较大的是哪几个变量啊,从相关分析表里就可以很直观的看到
非参数检验,nonparametrictest,然后2independent你这个是两独立样本,不能用paired的再问:先谢谢你的回答。补充下数据处理,纵排的数据是同一个器官的长度,分别对应4个器官
通过这样一个图很难确切的看出是否相关等,需要通过数据分析工具excel或者spss等进行分析才能确认
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再问:意思是二者有相关性且较为显著吗?可以简单说下怎么看吗QAQ
把权重和对应的指标“得分”加权起来就得到最后的综合分数而指标得分可以经过统计、经验模型等等表示出来
(1)从输出结果的标题可以知道,下面表格的每一格的上一行表示Pearson相关系数,下一行表示对应的p值.从p值的大小可以判断出:(i)变量ru和变量gan、zong、ke都线性无关.变量ke和变量z
Graphs*Scatter*Simplescatterplot
因为数据的格式有许多种,有的数据还是一些提供方的加密数据,格式比较特殊,不能被常用建模软件识别,造成建模分析无法进行或发生错误,所以在建模分析前要进行数据标准化的操作.形象的来说,开一场国际学术大会,
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
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
9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近
你给的分太底,不答
豆丁上有很详细的讲解
举例说明X、Y两个矩阵:corrcoef(X,Y)