spss相关性的表怎么看

*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

spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的

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

你问的是2个问题吧,如果做一元线性回归,就不用检验相关性.下面只是简单说下操作,1、一元线性回归在spss里录入相应数据,自变量x,因变量Y,然后点击：analyze--regression--lin

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

结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解释因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距（常数项）,其他变量对应B值就是变量的影响系数.变量对应

你没有做相关分析,你做的是回归分析结果主要是看回归系数我替别人做这类的数据分析蛮多的

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

看sig,再问：那这样的模型可以用吗再答：嗯，有意义的再问：F值感觉很大啊，我参考的文章上面才20几，这个要紧么

Graphs*Scatter*Simplescatterplot

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

显著性水平>0.05说明在现有样本中,自变量对因变量的影响不显著.有时不显著也是一个很重要的结论,说明原来的假设不成立.如果认为不显著的结论有悖相关原理,则可能是数据有问题,建议增加样本数量,或检查数

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

显著性值小于0.01（是0.01一楼说错了）的会有两个**,表示两个变量极显著相关显著性值小于0.05的会有一个*,表示显著相关.相关性资料请参考清华大学出版社,SPSS统计分析实例精选.

首先得告诉你,在这里的两个变量属于定序变量,因为你是通过四个选项和五个选项来调查的,虽然这两个变量在现实中是数字型的,但是你是通过分段来调查的,所以只能算是定序变量.接下来做相关分析,只能选择spea