spss相关性p值都大于0.05

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

分析—描述统计—交叉表,如上图,选中行变量和列变量后,点统计量,选择“卡方”,继续,确定.结果图看sig值,若小于0.05,说明差异显著.统计人刘得意是否可以解决您的问题?再问：能给我截个图看看吗？我

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

理论上来说p值是越小,差异性越显著0.01或0.05是统计学上一般的常用数字但是具体到不同的学科,可能要求不一样不过现在一般通用的还是0.05级0.01

图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.

在表格里双击一次,再在.000的地方双击一次就能显示具体的用科学计数法表现的数值.E后面的数值X（因为很小,所以是负数）表示10的X次方.

看Linear-by-LinearAssociationLinear-by-LinearAssociation是指你所分析的列联表（Crosstable）它的行变量（Rowvariable）与列变量都

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

选择不同的回归方法和变量选择方法都可以得到不同的结果,用二变量logistic回归、有序多变量logistic回归、无序多变量logistic分别试试再问：谢谢。我先试试...

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

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

相关啊,但是你做了两种相关检验不要放到一起来说啊,各是各的啊~皮尔森那个双尾检验,相关系数r=0.22,p

就是你说的意思,校正模型是针对整体方差模型检验的结果,并判断整体方差模型是否显著的,因为你现在只有一个自变量,所以校正模型参数跟你的国籍变量参数一致,如果有多个自变量的时候,就会不同的,而且多个自变量

如果L1L3的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因

这个表示这个方程是成比例的,没截距,不需要常数项

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.