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相关关系显著性检验

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的,如果差别有统计学意义,则说明两个变量之间存在相关关系.在已经检验两个变量存在相关关系的情况下,相关系数的绝对值越趋近于1,则两个变量相关关系越密切,越趋近于0,则两个变量相关关系越不密切.

因为相关系数通常是根据样本数据计算出来的.由于样本是随机性的,相关系数是一个随机变量,其取值具有一定的偶然性.两个不相关的变量,其相关系数也可能较高,这在统计上称为虚假相关.要从样本相关系数判断总体中是否也有这样的关系,则需要对相关系数进行统计检验后才能得出结论.

这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据.根据你的样本量找到检验表里对应的行.另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一般0.05水平就够了,比如n=100显著性水平alpha=0.05时,相关系数显著性的临界值为0.195,也就是说这个条件下,只要相关系数r的绝对值在0.195以上,就可以认为此相关系数在0.05水平上显著.另外,一般报告的原则是,报告统计量所达到的最高显著性水平,也就是如果你的数据达到0.01水平的显著,就不要说它在0.05水平显著了

1、为什么要对相关系数进行显著性检验?原因:所有的假设检验都是要分析显著性的,拿相关系数来说,我们虽然求得了相关系数值,但是这个相关系数有没有统计学意义呢?换句话说,我们看到的这个相关系数是确实存在呢?还是说只是抽

1、原因:进行显著性检验进行显著性检验是为了消除第一类错误和第二类错误.通常情况下,α水平就是第一类错误.第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率.第二类错误( )是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒

目的不在于了解样本的结果,而在于通过样本来推断总体,给总体平均数a、b是否相同作出推断.

相关数值越接近一或负一时,表示两者的关系越明显,或正相关或负相关.相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的.一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0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里面会自动为你计算的.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0.2,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.

原因:在对实际现象进行分析时,往往是利用样本数据计算相关系数作为总体相关系数的估计值,但由于样本相关系数具有一定的随机性,它能否说明总体的相关程度往往

相关性反映两个变量相关的程度 显著性检验反映在一定样品下,相关性明不明显 当P=0时,两组变量不相关 再多的样品也检查不出来. 当两变量之间的相关性较弱,在样品值足够大的情况下,在这种检验分析下,显著性检验值偏小说明这种相关性不是显著存在的,但并不能说明他们不相关. 但样品量足够多的时候,显著性检测接近零,那么可以大约认为,这种相关性不明显.

对偏回归系数是t检验,整体模型是f检验

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