如何用spss分析元素的相关性
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 14:56:31
*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?
_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
用相关性检验就行,a中10中元素作为一组,b中10种元素作为一组,然后a与b做相关检验,相关检验如何做,你可以搜一下,很多检验方式,这里也不好回答,找有图文的,如有不明,可继续提问
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
首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的.然后提取因子后,看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷,主因子解释总变异一般若大
要做的内容很多了,除了正态性、残差分布情况,还要计算多重共线性,然后得到模型,可能还要做预测我替别人做这类的数据分析蛮多的
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
如果你用的是英文版的那么流程为Analyze---generallinearmodel---univarite打开一个对话框将两因素选入自变量框(fixedfactors)将因变量选入因变量框(dep
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
首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.
有标星号的就是有显著相关,其余的就是没有显著相关.数值越大相关性越高!如,平均水位与平均流速呈显著正相关,相关性是0.971再问:请问降水量与水位、流速的关系怎么描述?再答:降水量与水位呈正相关,相关
“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
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
可以的哈!只要数据是成对的,样本足够大,也就是满足正态、线性关系就可以用相关分析哈!如计分方式没有关系,如果你存在反向计分,那么可能负相关.这个不再问:现在是统计问卷,不知道如何下手
多重共线性的处理的方法(一)删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意:从实际经济分析确定为相对不重要并
表4.22的结果是以“工作绩效”为结果变量,以“心理资本的四个维度为自变量,选用stepwise的方法进行回归分析,所得的结果为四维度均纳入回归模型;所对应的指标:R的平方(决定系数)deltaR的平
借本书吧,你这样问的话太笼统了,分析方法有很多的,回归分析,时间序列分析,主成分分析,因子分析,聚类分析等等很多呢
显著的负相关性再问:为什么显著相关,请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱么。再答: