相关系数r相关系数显著性a_相关系数显著性怎么查表

怎么检验两个变量的相关系数是否显著？

相关系数的检验主要有两种方法：一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。

相关系数r相关系数显著性a_相关系数显著性怎么查表

关于t检验：检验r是否显著，即检验r是否不等于零。

关于z检验：假设相关系数等于ρ，经过一系列步骤，计算出该假设在显著性水平α下为真的置信区间(通俗的讲，就是计算得到一个范围(rlow,rhi)，如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow

扩展资料

相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是，统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积方法计算，同样以两变量与各自 平均值的 离为基础，通过两个离相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

怎么看相关系数显著性检验表？

1、找到相关系数显著性检验表；

2、然后确定自由度（n-m-1）,n,m分别代表样本个数和未知量维度；

3、查找a0.01 ，a0.05，a.010对应的值；

4、将相关系数r与a比较，确定显著性水平。

相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是，统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积方法计算，同样以两变量与各自 平均值的 离为基础，通过两个离相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为 判定系数）；将反映两变量间 曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为 复相关系数、复判定系数等。

相关系数r为多少表示正相关？

|r|>0.95 存在显著性相关；

|r|≥0.8 高度相关；

0.5≤|r|<0.8 中度相关；

0.3≤|r|<0.5 低度相关；

|r|<0.3 关系极弱，认为不相关。

相关系数是早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

扩展资料：

皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；

将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

简述相关系数的显著性及异显著性检验的方法

简述相关系数的显著性及异显著性检验的方法如下：

(1)相关系数的显著性检验:假设总体相关系数为0时,计算统计量,再查自由度为n-2的t分布表,确定相关系数是否显著;假设总体相关系数不等于0时,首先计算统计量,将相关系数查费舍z转换表进行转换,再代入公式计算,然后查正太统计表,确定相关系数是否显著。

(2)相关系数异的显著性检验:r1和r2分别由两组彼此独立的被试得到,分别将r1和 r2进行费舍Zr转换,再进行Z检验,对于给定的显著性水平,按正态分布解释异是否显著;如果两个样本相关系数由同一组被试算得,则应首先计算出三列变量的两两相关系数,然后进行t检验。

相关系数

是早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积方法计算，同样以两变量与各自平均值的离为基础，通过两个离相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；

将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

如何判断相关系数r是显著的?

在说明变量之间线性相关程度时,根据经验,按照相关系数的大小将相关程度分为以下几种情况:|rl≥0.8时,可视为两个变量之间高度相关;0.5≤|rl<0.8时，可视为中度相关;0.3≤|rl<0.5时，视为低度相关; |rl<0.3时，说明两个变量之间的相关程度极弱,可视为不相关。

在实际问题中,相关系数一般都是用样本数据计算得到的,因而带有一定的随机性,尤其 是样本容量比较小时,这种随机性更大,此时,用样本相关系数估计总体相关系数可信度会受到很大质疑,也就是说,样本相关系数并不能说明样本来自的两个总体是否具有显著线性关系。因此,需要对其进行统计推断,通过检验的方法确定变量之间是否存在相关性,即要对总体相关系数ρ=0进行显著性检验。

在X. Y都服从正态分布,及原假设(ρ= 0)为真时,统计量

服从自由度为n-2的T分布。当|t|>+(或p

—— 汪冬华《多元统计分析与SPSS应用》

如何对相关性进行显著性检验

1、找到相关系数显著性检验表；2、然后确定自由度（n-m-1）,n,m分别代表样本个数和未知量维度；3、查找a0.01，a0.05，a.010对应的值；4、将相关系数r与a比较，确定显著性水平。

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？还是说只是抽样误导致的？显著性检验就是要解决这个问题的，如果显著，则表明相关的确存在，不是抽样误导致的。

2、显著性检验是对谁进行检验？显著性检验的虚无假设是变量间相关系数为0，也就是说，我们做显著性检验要解决的问题是相关系数是不是0，如果得到显著的结果，则代表相关存在，相关系数不为0.

3、sig.=0.000说明了什么呢？sig=0.000说明显著性水平p值小于0.001，即相关系数在0.001水平显著。这里的0.000其实并不是说真的是等于0，如果你在这个数字上三击鼠标，可以看到真实值