spss 相关分析中 spss显著性检验验sig为0.075 相关性p是0.443 这样怎么解释 不相关吗？ 就差一点点

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-02-19 04:12 标签： spss显著性检验
用spss做偏相关分析时,控制一个变量后显著性水平大于0.05,控制另外一个变量后显著性水平为0是为什么原两个变量之间的相关显著
duGF21QG23
控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的
那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。
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spss对数据进行相关性分析实验报告
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SPSS中的相关分析及假设检验.doc
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3秒自动关闭窗口相关分析看两者是否算相关要看两方面：显著水平以及相关系数（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；如果小于0.01就更显著；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系.通常需要p值小于0.1,最好小于0.05设甚至0.01,才可得出结论：两组数据有明显关系,如果p=0.5,远大于0.1,只能说明相关程度不明显甚至不相关.起码不是线性相关.（2）相关系数,也就是Pearson Correlation(皮尔逊相关系数),通常也称为R值,在确认上面指标显著情况下,再来看这个指标,一般相关系数越高表明两者间关系越密切.R>0 代表连个变量正相关,即一个变大另一个随之变大R
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方向.这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密,它的绝对值为0-1之间.在你的分析结果中,这个数值的绝对值为 0.622,说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强.如果这个绝对值< 0.3的话,那就是弱相关. 这个相关系数的正负符号说明相关性的方向,如果为正值,你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高）,如果为负号,则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）. 从Pearson correlation系数来看,这两个变量之间存在较强的负相关. Sig. （2-tailed）是一个相关显著性系数,它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义.Sig. (2-tailed) =0.018说明在（1-0.018）* 100=98.2%的几率上,上面的Pearson correlation成立.一般而言,sig.
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