相关性分析结果表格

从结果看,净资产该指标有缺失.相关性：董事会人数与每股收益无相关（r=0.096,p=0.277)每股收益和净资产收益之间的相关有统计学意义.r=0.422,P

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

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

就是相关系数矩阵啊再问：怎么分析求指教再答：按他的意思是大于0.2303就有相关性一般不是这么分析的再问：我能哭么。。。

通过F检验和t检验,伴随概率一致通过,方程成立

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

显著性（双侧）也即P值为0.028

SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的

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

(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

不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的

“员工缺勤率”下面有两个分支问题（变量）你可以采取下列两种方法来处理1、你可以将员工缺勤率下面的两个分支变量合并成一个,譬如,假如你把员工缺勤率分为员工迟到次数和员工早退次数的话,你就可以把这两个加起

主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.

看相关系数,汉语和英语的分数存在显著正相关性,相关系数是0,915再问：�Ǹ��������ġ����ڣ�01ˮƽ��˫�ࣩ������ء�����ʲô��˼������������ô���ij����

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.

anovab是对回归关系的方差分析,做的一个F检验,P

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.

这个结果是错误的,你在操作的过程中一定是有什么错误再问：你能不能告诉我详细步骤啊，我就是按照书上教的步骤做的啊。和数据有关么，会不会是数据有问题呢？

这个矛盾是表面上的,是正常的.相关分析与回归分析是两种不同的方法,自然会有不同的结果.更关键的,在回归分析中,你的模型可能存在着多重共线问题,而多重共线的一个后果就是改变回归系数的符号.建议办法：采用