1。一般來說，取絕對值后，00.09表示不相關，0.3表示弱相關，0.10.3表示弱相關，0.30.5表示中等相關，0.51.0表示強相關。但往往需要做顯著性差異檢驗，即ttest，來檢驗兩組數(shù)據(jù)是否顯著相關，這個會在SPSS中自動計算。第二，樣本本越大，需要達到顯著相關的相關系數(shù)越小。所以，這和樣本量有關。如果樣本較大，比如300以上，相關系數(shù)往往較低，比如0.2，因為樣本量的增大引起了差異的增大，但顯著性檢驗認為這是極顯著的相關。
6、excel數(shù)據(jù)怎么做成相關性?1。首先，雙擊桌面上的excel圖標打開軟件。2.在表格中輸入需要相關系數(shù)的數(shù)據(jù)。3.選擇表格中的數(shù)據(jù)。4.點擊上面欄中“插入”中的“圖表”。5.點擊“標準型”中的“X，Y散點圖”。6.選擇第一個“X和Y散點圖”。7.此時，散點圖顯示在界面中。8.選擇散點圖中的任意點。9.右鍵點擊這個點，選擇“添加趨勢線”。10.彈出框出現(xiàn)后，勾選下面的“顯示公式”和“顯示R平方值”。
7、相關性分析的目的是什么?執(zhí)行顯著性測試以消除錯誤。通常，阿爾法水平屬于第一類錯誤。第一種誤差是零假設為真但被錯誤拒絕的概率。第二種錯誤(是零假設為假但被錯誤接受的概率，或者是研究假設為真但被拒絕的概率)。如果p值小于預定水平，則理論上拒絕零假設，而如果p值大于預定水平，則理論上不拒絕零假設。相關性的顯著性取決于樣本量和相關系數(shù)的大小。樣本量越大，相關系數(shù)越大，顯著性越高，即偶然發(fā)生的可能性越小。
但是這個人在20起盜竊案中出現(xiàn)了12起，說明這個人是一個有很大嫌疑的小偷。恰好這個人出現(xiàn)在十幾個被盜地點的幾率大概只有幾百分之一。可見，在科研中為了證明某個理論推測，你要做很多次實驗來驗證，才能把它作為結(jié)論，也就是說，如果樣本量達到一定數(shù)量，才能使結(jié)論更可靠。擴展資料:相關系數(shù)的常用檢驗方法:①t檢驗適用于計量資料齊次、正態(tài)分布、方差的兩組間的小樣本比較。
8、常用于測度列聯(lián)表中相關性的相關系數(shù)是什么三大系數(shù)?列聯(lián)表中常用來衡量相關性的三個相關系數(shù)是皮爾遜相關系數(shù)、斯皮爾曼相關系數(shù)和肯德爾相關系數(shù)。1.統(tǒng)計學中的1 . personcorrelationcoefficient(Pearson，spearman，kendall)重點是第一個等號后的公式，最后一個是扣除計算，暫時不需要擔心他們?？?，兩個變量(x，
Y)等于它們之間的協(xié)方差cov(X，Y)除以它們各自的標準差(σX，σY)的乘積。公式的分母是變量的標準差，也就是說在計算皮爾遜相關系數(shù)時，變量的標準差不能為0(分母不能為0)，也就是說你的兩個變量中任何一個的值都不能相同。如果沒有變化，就無法通過皮爾遜相關系數(shù)計算出這個變量和另一個變量之間是否存在相關性。
9、什么是相關性分析問題1:什么是屬性相關性分析？屬性相關性分析用于幫助過濾掉統(tǒng)計上不相關或弱相關的屬性，保留最相關的屬性(與挖掘任務相關)。包含屬性(維度)相關性分析的定性概念描述稱為分析性定性概念描述(***yticalcharacterization)，包括屬性(維度)相關性分析在內(nèi)的對比定性概念描述也稱為分析比較定性概念描述(* * * yticalparison)。直觀地說，如果一個屬性(維度)的值能夠幫助有效地區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)集(類)，那么這個屬性(維度)就被認為與對應類型的數(shù)據(jù)集密切相關。
