急!!!回归分析时,样本相关系数r检验为不相关,但是F检验为相关,怎么办?
如图所示,请点击图片放大,multipleR<0.3,说明不相关,但是在a<0.5的水平下,SignificanceF<0.5,又说明相关。这种情况我该怎么办?到底是相关...
如图所示,请点击图片放大,multiple R<0.3,说明不相关,但是在a<0.5的水平下,Significance F<0.5,又说明相关。这种情况我该怎么办?到底是相关不是不相关?怎样对其进行说明?请各位高手指点,多谢了!
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multiple R<0.3并不说明不相关,而只是说明这种相关关系(在这里仅指线性相关)很弱。方差分析则要说明样本所显示出来的相关关系是否是随机造成,也就是看看multiple R是否真正大于0,只要在统计学意义上明显大于0,就说明这种相关关系具有同统计学意义上的显著性(而不考虑其是否具有实际应用价值)。因此,在线性回归中,multiple R用于指出相关的强度,而方差分析用于指出multiple R是否具有统计显著性。
需要指出的是,无论是哪种统计学模型,都是仅限于回答是否具有同统计学意义上的显著性,而不考虑其是否具有实际应用价值(这部分属于效应大小分析)。因此,统计学意义上的显著性需要与实际应用价值相结合,才能在实际工作中得到更好的应用,这部分内容国内的统计学书籍很少涉及。
从你的结果来看,线性相关很弱,这种情况一般不具有应用价值,首先应该检查一下散点图,看看是否存在极端值扭曲了你的结果,也看看是否有可能存在非线性相关,最后再下结论。
需要指出的是,无论是哪种统计学模型,都是仅限于回答是否具有同统计学意义上的显著性,而不考虑其是否具有实际应用价值(这部分属于效应大小分析)。因此,统计学意义上的显著性需要与实际应用价值相结合,才能在实际工作中得到更好的应用,这部分内容国内的统计学书籍很少涉及。
从你的结果来看,线性相关很弱,这种情况一般不具有应用价值,首先应该检查一下散点图,看看是否存在极端值扭曲了你的结果,也看看是否有可能存在非线性相关,最后再下结论。
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