1樓：匿名使用者
0.589就是相關係數r，屬於正的中等相關。0.7、0.8以上才算高。
p=0.000，表明相關具有統計意義。你的理解是顯著正相關，也可以吧。
2樓：匿名使用者
那個sig的那個值表示的是檢驗的p值，現在那個p值是0.000，表示接近0，那就是遠小於0.01（或者0.
05或者0.1）的顯著性水平，這就應該拒絕原假設。原假設應該是兩者之間是不相關的吧。
這樣的話結論就是兩者是顯著相關的。
相關性顯著，但是迴歸不顯著是為什麼
3樓：稻草屋二號
一般相關只是單獨地分析兩個變數之間的相關，它不會去控制其他變數的影響。
迴歸的話如果你放入多個自變數做迴歸，那麼你看到的某一個自變數的迴歸係數其實代表的是控制了其他自變數（也就是減去了其他自變數對因變數的效應）後的迴歸，也就是說，他並不代表該變數單獨對因變數的影響。
差別就在於是否控制了所關注變數外的其他變數。
請問spss在pearson相關性分析中r值的負值與正值代表什麼意思？
4樓：匿名使用者
正值表示兩變數正相關，即一個隨另一個的增大而增大，減小而減小，變化趨勢相同；負值表示兩變數負相關，即一個隨另一個的增大而減小，變化趨勢相反。
p>0.05表明沒有相關性，p<0.05才有相關性。在有相關性的情況下，再看是否為正負相關，若為負相關，表明一個變數隨另一個變數的增大而減小。
spss中pearson（皮爾遜相關係數）r值和p值，兩個值都要看，r值表示在樣本中變數間的相關係數，表示相關性的大小；p值是檢驗值，是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。
擴充套件資料
相關係數r的絕對值越大，相關性越強：相關係數r越接近於1或-1，相關度越強，相關係數越接近於0，相關度越弱。
通常情況下通過以下取值範圍判斷變數的相關強度：相關係數 0.8-1.
0 極強相關，0.6-0.8 強相關，0.
4-0.6 中等程度相關，0.2-0.
4 弱相關，0.0-0.2 極弱相關或無相關。
對於x、y之間的相關係數r ：當r大於0小於1時表示x和y正相關關係，當r大於-1小於0時表示x和y負相關關係，當r=1時表示x和y完全正相關，r=-1表示x和y完全負相關，當r=0時表示x和y不相關。
如衡量國民收入和居民儲蓄存款、身高和體重、高中成績和高考成績等變數間的線性相關關係。當兩個變數都是正態連續變數，而且兩者之間呈線性關係時，表現這兩個變數之間相關程度用積差相關係數，主要有pearson簡單相關係數。
5樓：匿名使用者
p>0.05表明沒有相關性，p<0.05才有相關性。在有相關性的情況下，再看是否為正負相關，若為負相關，表明一個變數隨另一個變數的增大而減小
誰會spss啊,幫我看下分析結果,我看不懂啊，高分啊！！
6樓：匿名使用者
計量達人路過
幫我看下spss的相關性結果好不好？？
7樓：匿名使用者
好啊截圖發過來
我替別人做這類的資料分析蠻多的
非常顯著的正相關關係的翻譯是：什麼意思
8樓：藍色狂想曲
非常顯著的正相關關係的翻譯是：very significant positive correlation
spss相關性分析結果看不懂，幫忙解釋下~謝了
9樓：小韻
|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
10樓：匿名使用者
前兩列即為各變數的平均值和標準差，第三列開始為兩兩變數之間的相關係數。
數值右上角的星號代表p值。對於相關分析，一般規範的**格式是：p值使用*號表示，p < 0.01使用2個*號表示；p < 0.05使用1個*號表示。
11樓：章魚公考
**部分資料在0.01水平上顯著正相關
12樓：rainy雨菲
相關性可以看對應的p值，就是表上的sig，p<0.05表示顯著相關，表中有一個星的；p<0.01表示極顯著相關，有兩個星的。
13樓：煙隨雲
你圖太小了，看不清啊
你怎麼截圖不把r統計量的值截下來？spss的直接結果
14樓：書雨查語夢
滿意度和環境存在顯著的正相關，係數係數為0.474
統計專業研究生工作室為您服務
15樓：
您好，我想問一下這個**是怎麼得到的呢，我現在寫**也需要這個
16樓：手機使用者
請問一下，這張圖是怎麼來的啊？謝謝哦
SPSS相關性分析！新手求助
1全部對於相關性，有pearson相關係數和spearman相關係數。前者是基於雙變數正態分佈的，如果不能滿足，可以選用spearman相關係數。因為d是二分變數，做相關性的意義不大。換一個角度講，你是想知道，d中，是與否的差異，那麼可以選用兩樣本的檢驗。可以根據資料分佈選擇，t檢驗，非參檢驗。sp...
利用spss對資料進行了相關性分析後，再進行主成分分析呢還要回歸分析
這個要你的研究目的的啊 一般做了相關，也要做迴歸分析的 統計專業，為您服務 這是看你的分析目的是什麼，不是看資料。spss經過主成分分析後，得出3個因子，怎麼利用這幾個因子進行後續的迴歸分析。1.spss直接幫你把幾個因子都已經算出來了，就是fac1 1列就是因子f1，同理可以得知f2，f3.不用算...
迴歸分析的時候有個相關性應該為正的指標，總是出現負值，而且不
這是由於你的自變數之前存在高度相關性導致的 沒有bai 好辦法。多半是其他 du的迴歸變數和y的關係很zhi緊密，使得你感興dao趣的x變得無關緊內要了。你看看其他迴歸容變數裡面有沒有y的滯後項，如果有，去掉試試看看。如果沒有y的滯後項，而其他的迴歸變數又必須加以控制，那就只有想辦法加大樣本容量了。...