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學習達人
yangyvliang04 展開
相關性主要是看相關系數還是看顯著性p值？
2022年01月23日 19:57
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yangyvliang04 展開
@ fenghan956868823 補充查閱了很多資料，在賈俊平《統(tǒng)計學》第7版第11章有詳細的解釋，r是樣本的相關系數，若要由此來推斷總體的相關程度，還要考察r的可靠性，也就是進行顯著性檢驗。p值即是樣本相關性代表總體相關性的顯著性水平。p值<0.05，總體線性相關，p值>0.05，總體無明顯相關關系。我們最終的目的是考察兩個總體是否相關，就得先看p值，再通過r值評估相關程度。
2022年03月14日 00:15
@TA
fenghan956868823 展開
@ yangyvliang04 相關系數說明的是相關性的程度多少與大小，比如說 如果R=0.8 非常接近于1，則說明相關性很強，而P值說明的是這種關系是否顯著的問題，若P＜0.05 ，則說明其相關性顯著，若P＞0.05，則說明相關性不顯著 ，所以我覺得可能相關系數的大小和P的取值是有一定關聯(lián)性的 相關系數如果小則說明相關性弱，自然其相關性也就不顯著了
2022年03月11日 22:38
@TA
學習達人
麥麥愛學習 展開
這里的顯著性p<0.05, 要拒絕什么原假設？原假設是兩個變量不存在相關性嗎？
2021年12月10日 10:54
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myisbird2005 展開
@ 麥麥愛學習 原假設是 手機依賴和睡眠質量不存在線性關系，P小于0.05 ，拒接原假設，存在極其顯著的負線性關系，
2022年09月30日 20:35
@TA
yangyvliang04 展開
@ 麥麥愛學習 拒絕的原假設是兩個總體相關系數ρ=0。r是樣本的相關系數，其來自的總體相關系數用ρ表示。參見賈俊平《統(tǒng)計學》第7版第11章！
2022年03月14日 00:39
@TA
fenghan956868823 展開
@ 麥麥愛學習 P值不是總是說明與原假設的關系 ，在非參數檢驗中，P＜0.05 就拒絕原假設 反之則接收原假設，但是P值在單因素均值分析中，舉個例子：可以說明年齡對肥胖程度的影響程度是否顯著，若P＜0.05 則說明其影響程度顯著，在此次的相關性分析中，它則說明了其相關性顯著 總之一句話，P值可以說明A對B的影響是否顯著，A與B是否具有顯著性差異，A與B顯著性是否明顯，關鍵看在什么情況下使用
2022年03月11日 22:46
@TA
wyl武小補 展開
相關分析時 什么情況下用單側檢驗？能不能列舉例子說明
2021年10月29日 10:58
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會員名：李****宇
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