算两组数据的相关性用什么统计学方法
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/17 05:09:13
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都是根据数据为准,数据的准确性是统计的首要工作,可能每天的工作就是核对信息,和对新数据的补充,到最后的统一统合,都是数据.
1、简单的理解就是R值越大,相关性越强.但是一般会以R的平方和修正后的R平方为参考值,值越大,相关性越强.2、在线性回归中,相关性就是自变量与因变量的相关性程度,相关性越高,说明你选择的自变量越合理.
x=[13.21314.98.27.925.316.016.37.5];>>y=[23242120213930329];>>[R,P]=corrcoef(x,y)R=1.00000.88340.883
c和d的Pearson相关系数是0.082.在得出样本相关系数后,还需要检验这个相关性是否由于偶然原因得到(也就是总体相关系数实际为0,仅由于抽样误差而得到样本的这个相关系数).经过显著性检验,在总体
数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法,目的在于消除数据计量单位及变异程度.例如:第1个变量的单位是kg,第2个变量的单位是cm,那么在计算绝对距离时将出现将两个事例中第1个变量观察值之差
分析目的都没有,不要以为搞几个数据来就能分析
分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析(OneWayANOVA).这里有具体的公式和步骤
主要是和你选择使用的统计分析方法有关.有专门的分析方法是针对含有哑变量的,忘记是什么了,自己查下书.哑变量就是就是没有具体数值,只有比较的变量.比如你说的愿意再创业和不再创业赋予1和2这里,这个变量就
数据是指定性数据,如性别,它的集中趋势只能是众数或中位数.高层次数据是定量数据,如身高,它的集中趋势是平均数.不能用平均数去测度性别的集中趋势.
把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问:都用秩相关分析吗再答:是的,当然,后两列间可用PEARSON相关系数
http://www.360doc.com/content/13/0309/16/1767032_270385218.shtml再问:大数据!
朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下:1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation
可以需要将分段0-500元、501-1000..这样几个选项,分别命名为定类的变量,然后在分析》相关分析》两个变量相关分析
你的问题不太明确.一般来说,个人常用的方法有两种(前提是每个题的选项都是一致,如都为测量态度的五级,从非常不同意到非常同意):累加形成新变量.可将一组同性质的题目每题的选项分别按照非常不同意=1,比较
这个……发现你对统计一点都不理解……性别是分类变量你这里的应变量是等级分类变量暂时还不知道你要分析哪些指标的相关性.建议:找对统计了解的人解决.
首先,您用不同的测量方法,是1方法测量了A,2方法测量了B吗?如果是这样,就无法进行假设检验,因为测量方法也是一个因子了(变量).
如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.
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
需要确定你的实验设计,如果A,B是独立的进行独立样本检验,如果A,B总体分布是正太分布,可以选择独立样本t检验,如果总体分布未知,可以考虑独立样本的非参数检验方法,如Mann-WhitneyU检验,K