1樓:匿名使用者
相關係數說copy明兩個現象之間相關關係密切程度的統計分析指標。相關係數用希臘字母γ表示,γ值的範圍在-1和+1之間。γ>0為正相關,γ<0為負相關。γ=0表示不相關;γ的絕
對值越大,相關程度越高。 兩組資料的相關係數如果是負數則表示一組資料增大,另一組資料也反而減小;一組資料減小,另一組資料反而增大。
p=0.000表示取得相應的精確程度。
相關係數
相關係數0.546( p=0.000)什麼意思啊還有0.234(p=0.006)無統計學意義,是什麼意思啊
2樓:匿名使用者
p=00000表示真實的相關係數bai為du0而你得到0.546的可能性為0。也zhi就說這個資料dao是顯著的,相關係數不可能為版0。
0.234(權p=0.006)無統計學意義,我不明白是怎麼回事。可能與你的模型設定有關,因為這個p也非常小 接近於0,按道理來說也是顯著的。
**相關係數為負是什麼意思
3樓:巴託
這要看你拿什麼做比較了。
如果是兩**票相關係數為負就是指一**票漲的時候,另一**票跌。
如果是一**票和**的相關係數為負就是指當這**票漲的時候**會跌大概的意思就是這個樣子,因為相關係數一般是1到-1之間,負相關也有強弱之分。
**裡有個叫β係數的就是指這**票與大勢的關係
為什麼有的p值求出來是0.000
4樓:
p=00000表示真實相關係數00.546能性0說資料顯著相關係數能0
0.234(p=0.006)統計意義我明白事能與模型設定關p非 接近於0按道理說顯著
為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗?顯著性檢驗是對誰進行檢驗?sig.=0.000說明了什麼呢?
5樓:花開不敗夏天
1、原因:
進行顯著性檢驗進行顯著性檢驗是為了消除第一類錯誤和第二類錯誤。
第一類錯誤:通常情況下,α水平就是。第一類錯誤是零假設為真卻被錯誤拒絕的概率。
第二類錯誤:是零假設為誤卻被錯誤接受的概率或是研究假設為真卻被拒絕的概率。如果p值小於某個事先確定的水平,理論上則拒絕零假設,反之,如果p值大於某個事先確定的水平,理論上則不拒絕零假設。
2、檢驗物件:
用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間,顯著檢驗的虛無假設是變數之間相關係數為o,也就是說,我們做顯著性檢驗驗解決的問題是相關係數是不是o,如果得到顯著的結果,則代表相關性存在。
3、sig.=0.000說明:
sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001,即相關係數在0.
001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0,如果你在這個數字上三擊滑鼠,可以看到真實值。
水平越小,判定顯著性的證據就越充分,但是不拒絕錯誤零假設的風險,犯第二類錯誤的可能性就越大,統計效力(就越低。選擇水平不可避免地要在第一類錯誤和第二類錯誤之間做出權衡。
6樓:匿名使用者
1、為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗?
原因:所有的假設檢驗都是要分析顯著性的,拿相關係數來說,我們雖然求得了相關係數值,但是這個相關係數有沒有統計學意義呢?換句話說,我們看到的這個相關係數是確實存在呢?
還是說只是抽樣誤差導致的?顯著性檢驗就是要解決這個問題的,如果顯著,則表明相關的確存在,不是抽樣誤差導致的。
2、顯著性檢驗是對誰進行檢驗?
顯著性檢驗的虛無假設是變數間相關係數為0,也就是說,我們做顯著性檢驗要解決的問題是相關係數是不是0,如果得到顯著的結果,則代表相關存在,相關係數不為0.
3、sig.=0.000說明了什麼呢?
sig=0.000說明顯著性水平p值小於0.001,即相關係數在0.001水平顯著。這裡的0.000其實並不是說真的是等於0,如果你在這個數字上三擊滑鼠,可以看到真實值
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