比较两组连续变量的相关性
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/30 19:14:47
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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
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
你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,
分组是根据你专业来分析的,具体分析不会可以咨询我再问:我自己做好了还是谢谢你了
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
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
菜单栏——工具——加载宏——分析数据库——确定菜单栏——工具——数据分析——F-检验(或t-检验)再问:没有加载宏这一项,我用的是WPS的Excel再答:WPS办公软件里面没有“Excel”,只有“W
离散变量
你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.
一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm
不能,所谓的模型是能够提供预测效果的相关分析仅仅是一个笼统的讨论两个变量之间是否有关系,但是这个相关性的大小也不是他们之间的实际相关性,所以不能算作模型
直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的
i甲、乙、丙、丁r0.820.780.690.85m115106124103线性相关性的密切性主要看这r值,r值越接近1则两相关量之间越密切.现在丁同学所得试验数据的r值最接近1,所以反映这两变量A与
比如两个向量组把向量作为列向量构成矩阵A,B,计算rank(A),rank(A,B)若两者相等,则B组可由A组线性表示rref(A,B)得行简化梯矩阵可得具体的线性表示
用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.
那你分析错误了,操作对吗再问:对的,回归分析得出结果和相关性分析的不一样,这种情况不存在的吗。可以解释吗再答:肯定做错了的,一般不会
spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不
不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问:是这样的,A是学习动机,B是外界影响因素如教师期望,C是学生年级,学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来,AB之间在各年级的相
可以.因为配对T检验的必要条件是:每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和
变量相关性是统计学和概率论的概念.两个随机变量的样品之间是否存在线性关系,r=1就是线性关系很好.函数关系是两变量之间存在精确的一一对应关系,不一定是线性关系,也可以是非线性关系.例如:yi=sin(