相关系数很小
答：有意义，虽然相关系数比较低，但是P值远小于0.05，因此有显著的正相关关系，但不是线性相关。
答：是这样！
答：相关性越弱，相关系数小0时说明两个变量之间呈现负相关，大于0，则为正相关，对于相关性强度可以参考下表：皮尔逊相关分析分前提条件：（1）两个变量为定量变量 （2）两个变量都呈正态分布 （3）两个变量的观测值相互独立 其计算公式如下：可以使用SPSSAU快速得到相关系数：结果如下：...
答：有意义，只要方差检验通过，那就说明模型可以反映自变量与因变量之间的关系，而且可以较好的表达（我这里说的是一般情况，如果遇到特殊情况还需要看自变量与因变量的散点图关系）。方差检验和自变量参数检验都是检验自变量与因变量是否存在显著的关系，如果通过那就说明有显著的关系。而R方系数，即判定系数是...
答：一般来说，取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这...
答：相关系数怎么看?r指的就是相关系数，p值判断模型是否显著，模型显著则有相关关系，不显著则没有相关关系。SPSSAU操作如下：结果如下：从上表可知，利用相关分析去研究个人发展和工作特性, 领导管理之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。具体分析可知：个人发展和工作特性之间的相关...
答：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...
答：具体而言，相关系数不显著可能有以下几种情况：1、样本量较小： 当样本量较小时，即使两个变量之间存在一定的关系，由于样本容量不足，可能无法在统计学上证明这种关系的显著性。2、真实关系较弱： 即使两个变量之间存在关系，但如果这种关系非常弱，可能需要更大的样本量才能检测到显著性。3、随机波动：...
答：Yᵢ-y⁻=（n-Xᵢ）-（n-x⁻）=x⁻-Xᵢ从而有：r=∑[（Xᵢ-x⁻）（Yᵢ-y⁻）]/√[∑（Xᵢ-x⁻）²∑（Yᵢ-y⁻）²]=-1 所以相关系数为-1.事实上，cov（X，Y）=cov（X，n-X...
答：不进行。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，当变量相关性大于0.7，才会进行回归分析，小于0.7是不进行回归分析的。相关性是指两个变量的关联程度，两个变量之间有正相关、负相关、不相关。
网友评论：
高河18275623145：
量表条目与总量表相关系数小原因 -
31231师惠
： 相关系数是用来反映变量共变异程度的统计指标,条目与总量表相关低说明二者共同变异的部分少,而各自独特的变异多,从测量学的角度上说,这说明这个题目所测的内容很可能和问卷总体所反映的内容有很大的差别,也可以说这道题和其它的题反映的内容有很大差别,从而造成相关系数低的问题.总而言之,就是这个条目存在一定问题,可以从内容上检查一下这道题是不是表达上有问题,不符合改问卷的理论构念.
高河18275623145：
SPSS做相关分析,通过了显著性检验,但相关系数低,怎么解释 -
31231师惠
： 这个地方只能说明统计学上存在相关性,但是系数很低的话很有可能为弱相关
高河18275623145：
有出现 单相关系数小 复相关系数大 的情况吗以及原因是什么 -
31231师惠
： 单相关系数衡量的是单个自变量的贡献,复相关系数是整个方程的拟合好坏,当然有可能发这种情况.尤其使用逐步回归,不太可能回归出来一个复相关系数小的方程. 至于你一开始做的相关系数检验,不是很重要.进入回归方程以...
高河18275623145：
SPSS分析结果相关系数很小,但sig值很小,怎么理解呢?如图: 领导的支持程度与活动效果之间的相关分析.结果如下,相关系数很小0.18但下面的SIG值... -
31231师惠
：[答案] 看sig的值小于0.05,甚至是小于0.01,说明两者之间的确存在显著的相关,只不过相关值不大罢了,就这么说就好了
高河18275623145：
关于spss 相关系数太小,logistic回归,关于求大神解答 -
31231师惠
： 二元logit回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个).3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
高河18275623145：
用spss做相关分析的结果 Pearson相关性很小,显著性(双侧)很大.那他们相关吗?判断标准具体是什么? -
31231师惠
：[答案] 不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相关.
高河18275623145：
相关系数是怎么求出来的?有哪些公式? -
31231师惠
： 相关系数是怎么求出来的?有哪些公式?相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系.相关系...
高河18275623145：
怎样提高信度系数 -
31231师惠
： 作者说得是对的.因为信度的算法就如同作者说得使用相关系数来算的. 被试的同质性越高,就是说被试们都很相似,那么被试的得分就会越集中,那么不管怎么算相关系数,算出来的都很小,那么信度就相应得低了. 然后第二段就是说,如果光用被试的异质性来提高信度,是不合适的,因为那不是测验真正的信度,真正得信度就要在同质的亚团体,在这个基础上提高测验的信度.比如合理得编制试题,更好得标准化等等.
高河18275623145：
荧光定量PCR中标准曲线相关系数r2过小怎么回事 -
31231师惠
： 重复性不好,及梯度稀释不准确,造成的线性化不好再看看别人怎么说的.
高河18275623145：
怎样看两组数据的相关性强弱? -
31231师惠
： 一、一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关.但是,往往还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动计算的.二、样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小.所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为样本量的增大造成了差异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关.三、判断强弱主要看显著性,而非相关系数本身.但在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据.
