相关关系显著性检验

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.

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.

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

皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient),统计检验:可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验.若t 检验显著,则拒绝原假设,即两个变量是线

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.

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

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

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等, 相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该先从相关专业的知识或经验来判断样品中Cu和Zn含量是否相关,相关的话是什么相关关系,比如线性,二次还是指数.有了这个理论模型后,再来做回归分析.我给你算了下,两者直接还是比较好的线性相关的,大概是Zn=0.54*Cu+117.13 p值表示的是在接受/拒绝假设的临界点上的置信水平.

[图文] 下列关于回归方程的显著性检验的说法正确的有().A.检验两个变量间是否存性相关关系的问题便是对 A.检验两个变量间是否存性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题 B.建立回归方程的

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