两组数据进行相关性分析时得到
spss分析出来是在0.01水平双侧上显著相关，但是我看相关系数 0.552 是不是比较小这里面的
r、p 的定义。0.01水平双侧是什么意思
顯著性有兩種：一是統計顯著性，同樣的r值，樣本數愈多愈容易顯著。反之，樣本數固定，r值愈大愈容易顯著。二是實質顯著性(效果量)。r=.05，樣本數很大時，可能會顯著，但是，此時卻沒有實質意義的。依Cohen(1988)的說法，0.1為小的效果量，0.3為中度效果量，0.5為大的效果量以上内容是人大SPSS论坛里摘抄的来，出处见为什么积差相关系数很小但是却非常显著呢？关于你的问题：1.0.552用Cohen(1988)的标准来说已经算大的效果量的相关了2.r是相关系数，你用SPSS去分析，结果里的r就默认为是线性相关的相关系数。p是概率值，在0.01水平双侧显著，这个楼上高翠林解释的已经很基础很详细了。p回答的是“有没有”的问题。r回答的是“有多大”的问题（还包括影响的方向，r可以为负，表示负相关）。关于p值得含义，我在另一个问题中回答过了统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？p是指拒绝零假设（两组数据无相关关系，p=0）的概率小于0.01；R是相关系数，在[-1,1]之前，R越大说明两者的关系越密切。
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→ 因子分析spss怎么做
spss因子分析教程及结果解释
类型：行业软件大小：311.3M语言：多国语言[中文] 评分：5.0
因子分析spss可以简化数据结构，将具有错综复杂关系的变量综合为数据较少的因子，在信息损失最小的情况下对变量进行分类，不过有些朋友多spss因子分析不是很熟练，那么因子分析spss怎么做，下面小编就给大家带来spss因子分析教程及结果解释。spss19.0官方中文版：1、录入数据,把数据导入SPSS软件中2、单击“分析(A)”,选择“降维”,点击“因子分析”3、将需要的分析变量导入放到“变量”中,如图所示。4、可以选择“描述”,“抽取”,“旋转”,“得分”中的统计量等,选择需要得到的分析对象。4、数据结果解释这就是小编给大家带来的spss因子分析教程及结果解释了，希望对大家有用。
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名称大小下载[转载]SPSS学习笔记之——相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验
一、相关分析方法的选择及指标体系
（一）两个连续变量的相关分析
1、Pearson相关系数
最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下：
（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较大的影响
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数
对原始变量的分布不做要求，适用范围较Pearson相关系数广，即使是等级资料，也可适用。但其属于非参数方法，检验效能较Pearson系数低。
（二）有序分类变量的相关分析
有序分类变量的相关性又称为一致性，即行变量等级高的列变量等级也高，如果行变量等级高而列变量等级低，则称为不一致。
常用的统计量有：Gamma、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c等。
（三）无序分类变量的相关分析
最常用的为卡方检验，用于评价两个无序分类变量的相关性。根据卡方值衍生出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
二、SPSS相关操作
SPSS的相关分析散布在交叉表和相关分析两个模块中。
（1）交叉表过程
以上的指标很全面，解释如下：
（1）“卡方”复选框：为常用的卡方检验，适用于两个无序分类变量的检验。
（2）“相关性”复选框：适用于两个连续性变量的相关分析，给出两变量的Pearson相关系数和Spearman相关系数。
（3）“有序”复选框组：包含了一组反映有序分类变量一致性的指标，只能用于两变量均为有序分类变量的情况。
（4）“名义”复选框组：包含一组分类变量相关性的指标，有序和无序分类时都可使用，但变量为有序时，检验效能没有“有序”复选框组中的统计量高。
（5）Kappa：为内部一致性系数。
（6）风险：给出OR或RR值。
（7）McNemar：为配对卡方检验。
（二）“相关”过程
可以计算Pearson、Kendall的tau-b、Spearman三种相关系数。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。SPSS Pearson 相关性分析介绍
时间：日来源：百度
1、打开SPSS软件;点击&开始&按钮，双击&SPSS &软件。
导入数据：点击左上角&文件&-----&打开&-----&数据&，并选择你的数据
如果为spss数据可以直接导入，若为excel 格式，需要在&文件类型&框中选择&excel格式&
2、开始做：
在工具栏处，点击：
&分析&----&相关&----&双变量&，如下图所示，则开始进行变量的选择
3、如图，需要先确定要分析的变量，首先将两个变量放入&变量&框中。
此时，需要注意，要分析哪几个变量就只能选择那几个变量，而不能将所有的变量选入，
而且，这里是双变量分析，因此，最多可以选择两个变量
4、然后，选择在&相关系数&框中选择&Pearson&。
因为，这里的两个变量为连续性的变量，因此采用pearson 相关分析；
若为两个分类变量，或者一个分类变量一个连续性的变量，则可以用Spearman 相关分析
选择好变量之后，如果需要对数据进行一定的描述，或者查看，可以打开右上角的按钮，即选择&选项&，如下图所示
5、大部分分析需要对原始数据进行统计描述，即如果需要进行描述性分析，可以选择均值和标准差，如上图所示的mean （均值）和 sd （标准差），分别对数据的大小和离散程度作出一定的描述，并点击&确定按钮&
如果需要对数据进行模拟分析，则可以选择右上角的&bootsTrap&模拟分析，打开后如下图所示。
其中样本数为需要模拟的总共的次数，可以自己定义；后面的种子数，是开始模拟随机数字的起始种子数，同样可以自行定义。其中的置信区间为CI， 即结果的可信区间
6、单击确定后，再output窗口中可以看到：结果如下所示。
结果给出两个分析，一个是描述性分析，为以下的第二个图，和pearson 相关分析结果为第一个图。
7、一般结果，应该先描述第二个图的表格含义，
其中mean表示均值，为两个连续性变量的均数；第二个值为Std. Deviation 表示标准差，即原始数据的标准差
8、第一个图为pearson correlations表格为相关系数表
其中pearson correlation 为相关系数
sig 为P 值（&0.05为有显著性意义）
N 为样本量
spss19.0中文版下载版是一款统计产品与服务解决方案的软件，最初软件全称为社会科学统计软件包(SolutionsStatistical Package fo…
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