最佳答案：这是一个两个变量之间的相关性分析结果.使用的参数是Pearson指数.Pearson correlation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和

最佳答案：的正负表示的是两变量直线相关的方向,绝对值大小表示相关的密切程度,越接近1,相关密切程度就越高,r值大于零为正相关,sig即概率P,为0.000表示有统计学意义

最佳答案：应该是用重复测量的方差分析来做的

最佳答案：首先,person相关系0.22太小,显著性水平0.1>0.01,接受不相关的原假设.其次,非参数检验P值0.1>0.01,接受各个年龄段的数据是来自相同样本的

最佳答案：不相关首先看p的值,p值＜0.05 才会显著,p值＞0.05 就不显著那个r值是在显著不显著之后再讨论大小才有意义.如果p值＞0.05,就算你的r=0.99

最佳答案：方差分析是用来检验一个因素的不同水平之间是否相同,比如一个化学实验,目的是想检验在不同的温度下,这个化学反应的速度是否一样,那么在其他条件完全相同的情况下改变温

最佳答案：从结果看,净资产该指标有缺失.相关性：董事会人数与每股收益无相关（r=0.096,p=0.277)每股收益和净资产收益之间的相关有统计学意义.r=0.422,

最佳答案：spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两

最佳答案：不用先做效度,然后做个维度的相关就行了直接相加算总分是最简单的

最佳答案：sig值大于0.05说明没有统计学意义,不拒绝原假设（两组数据零相关）,所以可以认为他们不相关相关系数大于零为正相关越接近1相关性越强小于零为负相关越接

最佳答案：用因子分析,就已经是在检验变量的整体了因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法.三、因子分析的S

最佳答案：spss并没有给出“显著性水平”,那需要你自己确定.只是在相关分析中,对于P

spss相关分析(12个结果)