多个指标两两相关性分析的做法

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

从三级开始,逐层向上.还要给出对应的重要性值.再问：谢谢，是用软件吗？怎么录入数据？

ANOVA可以T也可以或者做regression看rsquare.个人倾向于最后一个再问：将多个指标测试数据作为x1、x2、x3等，但我这里没有Y值的数据结果，可以用多元线性回归来做吗？两组实验对象只

非参数检验,nonparametrictest,然后2independent你这个是两独立样本,不能用paired的再问：先谢谢你的回答。补充下数据处理，纵排的数据是同一个器官的长度，分别对应4个器官

这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509＞0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问：您好，还有一组数据，相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢？再答：都没有

主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

一般统计分时所做的相关是指Pearson相关或者Spearman相关,而Losgistic回归也即多元回归分析是一个更高层次的相关分析,数据要求质量比较高.如果数据用Pearson相关或者Spearm

直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的

i甲、乙、丙、丁r0.820.780.690.85m115106124103线性相关性的密切性主要看这r值,r值越接近1则两相关量之间越密切.现在丁同学所得试验数据的r值最接近1,所以反映这两变量A与

用相关分析和回归分析,然后根据回归分析写出回归方程,如果还不会,看我们的用户资料,联系我们

比如两个向量组把向量作为列向量构成矩阵A,B,计算rank(A),rank(A,B)若两者相等,则B组可由A组线性表示rref(A,B)得行简化梯矩阵可得具体的线性表示

用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.

(1)坚持把国家主权和国家利益放在首位.　　(2)坚持独立自主和不结盟.独立自主是中国对外政策的根本原则.　　(3)和平共处五项原则是中国处理对外关系的基本原则之一,　　也是当代国际社会公认的国际关系

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

以福州地区主要土层的物理力学性质指标为例,应用灰色系统理论对物理力学性质指标进行灰色关联度分析,以揭示各指标之间的相关关系.研究结果表明,在土层的各项指标中,粉质粘土的液限WL与压缩模量ES1-2的关

不行的呀,肯定不行的呀.得用因子分析算综合得分把不同的指标整合到一起撒.你取平均数肯定不合理的啊.ppv课学习网站再问：是用因子分析提取公因子这样吗？再答：恩。提取因子以后，在算综合得分、就成一个了再