1樓：網友
相關係數怎麼看？
結果如下：<>
從上表可知，利用相關分析去研究個人發展和工作特性， 領導管理之間的相關關係茄猛衡，使用pearson相關係數去表示相關關係的強弱情況。具體分析可知：
個人發展和工作特性之間的相關係數值為，並且呈現出水平的顯著性，因而說明個人發展和工作特性之間有著顯著的正相關關係。個人發展和領導管理之間的相關係數值為，並且呈現出水平的顯著性，因知州而說明個人發展和領導管理之間有著顯著的正相關關係。
2樓：大野瘦子
首先看顯著性值，也就是sig值或稱p值，它是判斷r值，也即相關係數有沒有統計學意義的，判定標準一般為，由表可知，兩變數之間的相關性係數r=，其p值為》,所以相關性係數沒有統計學意義。
無論r值大小，都表明兩者之間沒有相關性，如果p值<，那笑遊猜麼就表明兩者之間有相關性。
然後再看r值，|r|值越大，相關性越好，正數指正相關，負數碰型指負相關。
統計相關分析中相關係數及p值的意義？
3樓：果果就是愛生活
相關係數就是兩個變數之間的相關程度，-1<0負相關，r>0正相關，r2越接近1表示越相關。
p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 為顯著， p< 為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於 或。
需要注意的是：在非線性迴歸中，不可以用p值檢驗相關顯著性， 因為在非線性迴歸中，殘差均值平方不再是誤差方差的無偏估計，因而不能使用線性模型的檢驗方法來檢驗非線性模型，從而不能用f統計量及其p值進行檢驗。
4樓：紅亮庚癸
相關係數遠遠小於。
p=，我們可以認為線性相關關係不顯著，或者說沒有相關關係，沒有統計學意義。
p>的r值是指線性相關關係顯著，近似認為有關係。
當相關係數大於時，是指線性相關關係特別顯著，套用公式就可以得到極度接近的數值，這也是相關分析的實際應用。
5樓：網友
不能下這種結論的。
除非是做迴歸分析。
我替別人做這類的資料分析蠻多的。
相關係數r是什麼呢?
6樓：生活達人小菜
線性相關係數r用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
相關係數r接近於1的程度與資料組數n相關，當n較小時，相關係數的波動較大，對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關係數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關係數的絕對值總為1。
相關係數為0說明兩變數不存在直線相關關係，相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
ρxy=cov(x，y)/√d(x)]√d(y)]。
公式描述：公式中cov(x，y)為x，y的協方差，d(x)、d(y)分別為x、y的方差。
公式。若y=a+bx，則有：
令e(x) =d(x) =
則e(y) =bμ＋a，d(y) =bσ。
e(xy) =e(ax + bx) =aμ＋b(σ＋
cov(x，y) =e(xy)−e(x)e(y) =bσ。
相關係數r在什麼範圍內是合理的？
7樓：帳號已登出
相關係數取值一般在-1~1之間。絕對值。
越接近1說明變數之間的線性關係越強，絕對值越接近0說明變數間線性關係越弱。
相關係數r的絕對值一般在以上，認為a和b有強的相關性。
到之間，森迅可以認為有弱的相關性。以下，認為沒有相關性。
皮爾遜相關係數。
變化從-1到 +1，當r＞0表明兩個變數是正相關，即乙個變數的此此此值越大，另乙個變數的值扒氏也會越大；r＜0表明兩個變數是負相關，即乙個變數的值越大另乙個變數的值反而會越小。
相關係數r的計算公式是什麼？
8樓：雲淡風輕**答疑老師
把題目發完整。
<>需要指出的是，相關係數有乙個明顯的缺點，即它接近於1的程度與資料組數n相關，這容易給人一種假象。
因為，當n較小時，相關係數的波動較大，對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關係數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關係數的絕對值總為1。
因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關係數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關係是不妥當的。
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