用spss相关性分析,相关系数是0.271相关性怎么样

表6变量间相关性分析AreaDISLN(DLI)t-1LN(Bac)t-1LN(Size)t-1LN(Donation)tLN(Donation)tPearson相关性.... 表6 变量间相关性分析

Area
DIS
LN(DLI)t-1
LN(Bac)t-1
LN(Size)t-1
LN(Donation)t
LN(Donation)t
Pearson 相关性
.463**
.561**
-.225**
.788**
.650**
1
显著性(双侧)
.000
.000
.003
.000
.000

N
169
169
169
169
169
169
**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。
这个相关性怎么解释,还有那个显著性怎么解释啊
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射手座的crazy
高粉答主

推荐于2019-09-19 · 专注娱乐综艺节目,带你了解娱乐圈
射手座的crazy
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0.271属于低相关,这是分析相关系数的大小。

相关系数:

1、0.8-1.0:极强相关。

2、0.6-0.8:强相关。

3、0.4-0.6:中等程度相关。

4、0.2-0.4:弱相关。

5、0.0-0.2:极弱相关或无相关。

相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同,相关系数有如下几种定义方式。

简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。

定义式:

其中,Cov(X,Y)为X与Y的协方差,Var[X]为X的方差,Var[Y]为Y的方差。

复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

生活示例:

软件公司在全国有许多代理商,为研究它的财务软件产品的广告投入与销售额的关系,统计人员随机选择10家代理商进行观察,搜集到年广告投入费和月平均销售额的数据,并编制成相关表,见表1:

表1:广告费与月平均销售额相关表 单位:万元

参照表1,可计算相关系数如表2:

相关系数为0.9942,说明广告投入费与月平均销售额之间有高度的线性正相关关系

扩展资料:

相关系数缺点:

需要指出的是,相关系数有一个明显的缺点,即它接近于1的程度与数据组数n相关,这容易给人一种假象。因为,当n较小时,相关系数的波动较大,对有些样本相关系数的绝对值易接近于1;当n较大时,相关系数的绝对值容易偏小。

特别是当n=2时,相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时,我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

相关系数性质:

这里,  ,  是一个可以表征  和  之间线性关系紧密程度的量。它具有两个性质:

(1) 

(2)  的充要条件是,存在常数a,b,使得 

由性质衍生:

a. 相关系数定量地刻画了 X 和 Y的相关程度,即  越大,相关程度越大;  对应相关程度最低;

b. X 和Y 完全相关的含义是在概率为1的意义下存在线性关系,于是  是一个可以表征X 和Y 之间线性关系紧密程度的量。

当  较大时,通常说X 和Y相关程度较好;当  较小时,通常说X 和Y相关程度较差;当X和Y不相关,通常认为X和Y之间不存在线性关系,但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系。

参考资料:百度百科-相关系数

参考资料:百度百科-spss

迈杰
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本回答由迈杰提供
匿名用户
2015-02-20
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相关系数 0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
可见0.271属于低相关,这是分析相关系数的大小。
分析相关系数我们还要看另一项指标,就是显著性检验,相关系数的显著性检验还需要知道数据的标准误,你用spss做出相关分析后,报表中除了相关系数值外,还有一个sig值,该值如果小于0.05,表明相关系数已达显著,否则就是不显著。这里显著的意思就是说从你的样本中可以看出相关是存在的,而大小是0.271
追问

这个怎么解释啊 还有那个显著性怎么做

追答
主要看两个内容,一个是第一行的Pearson相关性,具体数值代表相关系数高低。另一个是第二行的显著性(双侧)可以看到除了与LN(DLI)的相关显著性是0.003,所有的显著性都显,0.000,这表示显著性均低于0.001,说明LN(Donation)与其他所有变量(除了LN(DLI))的相关均在0.001水平显著(意思就是有99.9%的把握认为LN(Donation)与这些变量有相关,与LN(DLI)可以认为是在0.01水平相关显著,也就是有99%的把握认为LN(Donation)与LN(DLI)相关)。还可知,LN与Area、DIS是中等正相关,与LN(DLI)是弱负相关,与LN(Bac)、LN(Size)是强正相关。
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