SPSS软件中Person相关性分析中人,r和p值为多少为正相关

不用管维度,把不同的人,对变量下的同一个问题的得分,做平均,就代表这个变量了,别的变量也一样,然后平均出来的两个或者多个变量做相关性分析,就行了再问：难道那些文献也都是这么做的？那样的话如果做描述性统

sig是显著性指标,一般大于0.05拒绝原假设,否则接受原假设,一般我们都是期望拒绝原假设,少数情况我们希望接受原假设,所以sig就是判断的依据.

散点图就行的,再加上数据分析.我经常做数据的再问：那个什么设置标记，标注个案，x轴，y轴的文本框要怎么填，是什么意思？再答：拖拽过去就行再问：我要分析的两个数据组应该拖到哪个框？

简单而复杂的问题,把邮箱给我,我发教程给你吧~希望对你有用.

方差分析中重复数不等可以直接用onewayanova分析.限制OnewayANOVA分析的前提条件是：1）数据符合正态分布2）组之间方差相等.重复数相等不是方差分析的必要条件.

你把变量弄少一点就可以了.

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

如果仅仅是一个因素的建议用卡方检验,选择分析——描述统计——交叉表——在对话框中将risk选择上即可得出结果.如果是多个因素,建议用logistic回归,在options中选择CIforexp（b）,

spss一般用于多元统计分析中,详细可以找一本spss的教程.matlab功能就强大了,基本上所有的问题都可以通过matlab工具箱实现.一般可以解决：作图、拟合、统计分析、仿真、计算积分微分等数值计

这两个图都可以用来判断变量是否符合正态分布从第一个图上来看大致上符合正太分布,下面的pp图也可以证明是属于正态分布就这么一个意思

从事物的关系看,事物之间的关系都可以看做相关或者不相关,这是一个大的定义.但是相关性里面又包括简单的相关性以及因果关系的相关性.所以相关分析和回归分析都可以看做是研究相关关系的,但是简单相关只是笼统的

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

我学过一点SPSS~还是略懂,hello,本人是统计学的,不知道你相分析什么数据的呢?、

这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearsoncorrelation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的

简单点说先看Sig.值,如果这个值

有没有相关性主要看P值也就是sig.(two-tailed),大于0.05不显著,小于0.05显著,小于0.01极显著.而上表可知,customersatis与brandvalueP值为0.396,与

先做散点图吧,数据太少了.散点图很简单,你应该会吧.散点呈嗦形才能进行回归分析.回归分析的具体步骤见图只是回归系数不显著,sig>0.05,拟合度R=0.65还可以.最后回归方程为Y=0.01x

相关性分析前,务必先做个散点图,以初步判断两变量是否存在相关趋势,该趋势是否为直线,以及数据中是否存在异常点.SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单中的Correlate子菜单中.该子

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析

这两个软件都可以做统计分析吧,哪个容易用些,哪个绘图漂亮?两个我都绘图方面spss更好,分析的也更细致.我建议你先用spss试试,如果不行还可以