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汤汤小朋友
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libby131313

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相关系数的检验主要有两种方法:一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验,另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。

关于t检验:检验r是否显著,即检验r是否不等于零。

关于z检验:假设相关系数等于ρ,经过一系列步骤,计算出该假设在显著性水平α下为真的置信区间(通俗的讲,就是计算得到一个范围(rlow,rhi),如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow

扩展资料

相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是,著名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自 平均值的 离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。

需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

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一、一般来说,取绝对值后,为没有相关性,弱,为弱相关,为中等相关,为强相关。但是,往往还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动计算的。二、样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如,因为样本量的增大造成了差异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关。三、判断强弱主要看显著性,而非相关系数本身。但在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

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