相关分析显著性水平>0

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问：表格下面的那行小字写的0.01不用管吗？再答：看相关系数，第一个图是0.439，

插入\函数\统计\TTEST

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

看你的分析是否有必要控制无关变量后进行相关,如果没有必要,就采用直接相关来解释就可以了不过如果严谨的来说,应该是采用偏相关的结果,这个毕竟是两者的净相关再问：数据的pearson相关不显著而spear

再问：最后一步是怎么得到的。我文科生，有点不明白再问：倒数第二部懂，就是怎么这样就说明c是它呢再问：懂了，谢谢

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

常量系数为负是什么意思怎么分析,而且如果在显著性水平sig大于0.5这合理不?第一,常量估计值并不是负的,而是6.353.第二,其它的解释变量中,有三个系数是负值,这说明,这些自变量与因变量是反向即负

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

哦我明白了是完全随机1.analysis-generallinearmodal-univeriable2.denpented：x（就数据那个变量名）fixed：因素1因素2接下来还可以做事后检验和简单

相关性系数1≤｜r｜≥0,一般认为｜r｜≥0.6时认为相关性是显著的,具体的怎么去计算要查统计学上的r(n-2)分布表,它与回归方程Y=a+bx中的b有相同的正负符号!

单组卡方分析,非参数里再问：是在非参数检验里面选择哪个？第一是卡方，第二是二项式，第三是游程，第四是1-样本K-S，第五是2个独立样本，第六是K个独立样本，第七是2个相关样本，第八是K个相关样本，选哪

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的,如果差别有统计学意义,则说明两个变量之间存在相关关系.在已经检

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

以5%显著水平为例两个处理比如10和1,对应字母是a和bcd,如果两组字母中没有重叠,说明在95%置信水平,两者具有显著差异,类似的a和d,a和cd比较,都是说明两处理有显著差异.而a和,ab（都有a

数据处理么?再问：对哒再答：留个邮箱吧

个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的