1樓:呂秀才
你這個資料來討論正負相關沒有意義。自
因為正負相關的資料必須基於這個資料變化有意義,比如年齡變大了 和年齡變小 有實際的不同意義。再比如距離資料變大和變小是有實際意義,而你的這個屬於分類變數,你可以把突變用1代替,不突變用2代替,也可以反過來把突變用2代替,不突變用1代替。可以用99表示突變,100表示不突變等,這裡的數字只是代表一個分類沒有大小的實際意義。
所以你這個正負相關沒法計算
spss相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關,這樣如何解釋
2樓:59分粑粑
pearson相關分析在spss中的作用是簡單地考慮變數之間的關係。 儘管可以在分析過程中同時放置多個變數,但是結果是兩個變數之間的簡單關聯,也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
但是,迴歸是不同的。 迴歸的結果是對進入迴歸方程的所有自變數和因變數進行積分的結果,也就是說,在迴歸當中你所看到的相關,是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此,普通相關和迴歸之間的迴歸係數會有很大差異。
3樓:中子
spss裡的pearson相關分析的作用就是單純考量變數兩兩之間的關係,雖然你可以在分析時一次放入多個變數,但出來的結果都是兩個變數的簡單的相關,也就是不在求兩變數相關時考慮其他的控制變數。
然而回歸不同,迴歸的結果是綜合所有進入迴歸方程的自變數對因變數的結果而成的,也就是說,在迴歸當中你所看到的相關,是在控制了其他進入迴歸方程的變數之後的。
因此,普通相關與迴歸之中的迴歸係數會有比較大的差別。舉個例子,比如你考查變數a,b,c之間的關係,如果你使用一般的相關,那麼其結果呈現的是a和b的簡單相關,b和c的簡單相關,a和c的簡單相關,每一個相關都只涉及到兩個變數,而與第三個變數無關,但如果是迴歸,迴歸裡a和b的相關是在減去c變數的效應之後的,b和c的相關是在減去a的效應後的,a和c的相關是減去b的效應後的。
計算方法不同,得出的結果就不同。所以相關性分析時兩變數負相關,迴歸分析卻是正相關這很正常。出現任何形式的不同都不奇怪
4樓:章魚公考
在這個圖表中,你說的r值就是皮爾遜相關係數~(pearson correlation)
r>0 代表兩變數正相關,r<0代表兩變數負相關。
|r|大於等於0.8時,可以認為兩變數間高度相關;
|r|大於等於0.5小於0.8時,可以認為兩變數中度相關;
|r|大於等於0.3小於0.5時,可以認為兩變數低度相關。
小於0.3說明相關程度弱,基本不相關。
上面說了啊~**裡的pearson correlation,就是r值**裡黃色加重的幾個r值,是呈現顯著相關的。
簡單來說,
正相關是一個變數變大,另一個變數也變大
負相關就是一個變數變大,另一個變數變小
5樓:天行者
這可能是由於存在多重共線性的問題
6樓:匿名使用者
把圖貼上看一下,我不太相信你說的結果,同樣的演算法不可能出現不同的結果,你可能不太會看結果
怎樣理解正相關和負相關
7樓:憑胤莫繡
正相關是指兩個變數變動方向相同,一個變數由大到小或由小到大變化時,另專一個變數亦由大到小或由小到屬大變化。
負相關在迴歸與相關分析中,因變數值隨自變數值的增大(減小)而減小(增大)的現象。在這種情況下,表示相關程度的相關係數為負值。
統計學中常用相關係數r來表示兩變數之間的相關關係。r的值介於-1與1之間,r為正時是正相關,反映當x增加(減少)時,y隨之相應增加(減少);呈正相關的兩個變數之間的相關係數一定為正值,這個正值越大說明正相關的程度越高。當這個正值為1時就是完全正相關的情形,如點子排為一條直線,為完全正相關。
正相關雖然意思明確,其實是個模糊的概念,不可以量化,只是定性說法。如果有明確的關係,例如y=2x,這叫y與x成正比,如果只是大體上,x、y的變化方向一樣,例如x上升,y也上升或者x下降,y也下降,那麼,這叫正相關。反之,x上升,y卻下降,或者x下降,y卻上升,就叫負相關了。
spss相關分析出現負數,如何修改資料變正?
8樓:匿名使用者
標準化新資料=(原資料-均值)/標準差 遠資料-均值,存在差值的。負相關可能是在其他因專素影響的屬情況下產生的,很多時候如果你用逐步迴歸限制因子個數,會得到正相關係數。
相關係數是描述這種線性關係程度和方 向的統計量 ,用 r 來描述 。 如果變數 y 與 x 間是函式關係 ,則 r = 1 或 r = - 1 ;如果變數 y 與 x 間是統計關係 ,則 - 1 < r < 1 ,如果 x ,y 變化的方向一致 ,如身高與體重的關係 ,則稱為正相關 ,則 r > 0 ; 如果 x , y 變化的方向相反 ,如吸菸與肺功能的關係 ,則稱為負相關 ,則 r < 0 ;而 r = 0 表示無線性相關 ,一般地 , | r | > 0 . 95 存在顯著性相關 ; | r | < 0 .
8 高度相關 ; 0 . 5 | r | < 0 . 8 中度相關 ;0 .
3 < | r| < 0 . 5 低度相關 ;| r| < 0 . 3 關係極弱 ,認為不相關。
9樓:豆包子
相關係數bai呈現負數 如果du達到顯著水zhi平的話 說明你的dao
兩個變數間是負內相關關係,也可容以做出科學解釋。但如果負相關關係無法用理論解釋就需要你更改資料了。正相關資料規律是隨a增高 b也增高,可以按這個規律改。
但建議你不要更改資料,儘可能遵循原始資料做分析。
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