pearson相关性分析

Q1： Pearson相关性和t检验有什么不同

相关分析两个定性变量之间的相关做卡方两个定量之间的相关关系做pearson一个定性变量一个定量变量做t或者方差

Q2： Pearson，Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同

两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Spearman相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall's tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验； 取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；WWW.JizHUBa.Co‖M

Q3： 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？

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。希望对你有帮助！

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Q4： spss相关性结果如何分析

相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。
方法步骤
选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。
从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。
为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。
打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。
然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。
点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

Q5： 我想问一下，相关分析pearson里的那个显著性的值是怎么求出来的，也就是第二行的检验的P值

你是问通过手算怎么得到吗？
首先通过计算pearson相关系数公式计算出相关系数，再根据显著性Z检验公式计算Z统计值（这两个公式都可以在网上找到，你在百度里搜索pearson相关系数计算公式，应该可以找到），再根据Z值查表得到概率值P追问

是要手算的。我查的资料，有些是T检验，查T值临界表，还涉及到正太分布的东西。根据Z值查什么表啊？感觉现在乱七八糟的，搞不清。pearson相关系数求的出来，就是不知道显著性概率P值是怎么跑出来的追答

要找到pearson相关性的显著性检验计算公式，就是计算Z值的公式，之后查正态分布表来自：求助得到的回答