相关系数的大小和相关度?
一、相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标,一般情况下,相关系数越大表明相关程度就越高。但是,相关系数只有相对意义,没有绝对意义。也就是说,0.99不代表相关程度一定就高,0.44也不代表相关程度一定就低,这与样本空间的大小有关。实际工作中,只要相关关系显著,不必刻意追求高的相关系数。
不同样本空间大小有一个临界相关系数值,若统计值高于它,就代表相关关系显著,否则为不显著。若有30组数据,临界相关系数为0.361,0.44的相关系数代表相关关系显著;若只有3组数据,临界相关系数为0.997,0.99的相关系数仍代表相关关系不显著。因此,统计相关系数必须与临界相关系数对比之后才有意义。
许多人在做相关分析时,得到了0.9的相关系数,就得出相关关系很好的结论,实在是太离谱了,因为0.9很可能代表相关关系极不显著,^_^
若在论文中标注相关系数的数值时,必须同时标注临界相关系数的数值才有意义,很多人对此并不了解,以为有一个较高的数值即可,其实是误解了相关系数的真正含义。
二、相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。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。
所以这关系到你的样本大小,如果你的样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为你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。
一般来说,我们判断强弱主要看显著性,而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。
问卷调查相关系数怎么算?
一、问卷调查相关系数的计算公式:f=secα。信度(Reliability)也就是可靠性,它指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
信度指标通常以相关系数表示,即用同一被试样本所得的两组资料的相关系数作为测量一致性的指标,称为信度系数。相关系数是最早由统计学家卡尔·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。
二、问卷调查的结果,我们可以输入spss,然后直接在spss里面就可以计算出相关系数r的值
递增系数计算公式?
一、递增计算公式是:(首项+末项)×(项数÷2)。
首项×项数+【项数(项数-1)×公差】/2。
{【2首项+(项数-1)×公差】项数}/2。
n = 100x(1+0.05)^n。
Sn = a1+a2+...+an。
= 100x(1+0.05) x[ (1+0.05)^n - 1 ] /[ (1+0.05) -1 ]。
=2100 x [ (1+0.05)^n - 1 ]。
到n年,加起来的总数是多少。
=Sn。
=2100 x [ (1+0.05)^n - 1 ]。
这个数列就叫做等差数列,而这个常数叫做等差数列的公差,公差常用字母d表示。例如:1,3,5,7,9……(2n-1)。
等差数列{an}的通项公式为:an=a1+(n-1)d。前n项和公式为:Sn=n*a1+n(n-1)d/2或Sn=n(a1+an)/2。注意: 以上n均属于正整数。
其他推论:
① 和=(首项+末项)×项数÷2。
②项数=(末项-首项)÷公差+1。
③首项=2x和÷项数-末项或末项-公差×(项数-1)。
④末项=2x和÷项数-首项。
⑤末项=首项+(项数-1)×公差。
⑥2(前2n项和-前n项和)=前n项和+前3n项和-前2n项和。
二、$递增系数 = (a_n - a_{n-1}) / a_{n-1}$
其中,$a_n$ 表示第 $n$ 项,$a_{n-1}$ 表示第 $n-1$ 项,$a_{n-1}$ 是第 $n$ 项的前一项。
例如,如果一个数列是 $a_1 = 1$,$a_2 = 2$,$a_3 = 3$,$a_4 = 4$,则该数列的递增系数为:
$递增系数 = (4 - 3) / 3 = 1$
递增系数可以用于描述一个数列的发展趋势,如果递增系数大于 1,则表明数列中每个相邻项之间的差异正在逐渐扩大,如果递增系数小于 1,则表明数列中每个相邻项之间的差异正在逐渐缩小。
三、
如果使用适合的二次函数:Y = AX ^ 2 + BX + C,没有直线
直接应用二次拟合公式(高级计算器和书)在A,B,C系数
BR />同样,使用第m x多项式拟合Y:Y =总和(k = 0到M){A_K * X ^ k}的,理论上没有线性
直接观察(x_i的,Y_i) (i = 1N,其中N> = M +1)计算:
X 1m阶矩(X ^ M的平均水平)和y的一阶和二阶矩(均值和方差)
可以计算(n +1)的系数A_K和相关系数
特别是,如果它是在下面的嵌合形式,在此之前需要是线性的: BR />指数函数形式:Y = A * B * ^ x ==> LNY = LNA + xlnB启动的线性关系农历年X
指数函数形式:Y = A * X ^ B ==>农历年= LNA + blnx,成为农历年LNX的线性关系
/ / B最高的幂函数类似,但想法是不一样的


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