spss的相关性呢？2.如果两个变量按顺序排序，选择spearman spearman correlation分析 。另外，如果变量连续但不服从正态分布，选择Spearman correlation分析 ， spss关联规则门槛太高怎么办？在实际的研究过程中 ， 我们选取的很多自变量并不一定对因变量有明显的影响，或者两个自变量本身存在过高的相关性，这时就会出现sig过高的情况，不合格的自变量需要剔除 。
【spass关联分析,SPASS分析A对B的影响】
1、请教SPSS相关 分析结果怎么看? Pearson相关用于连续变量，Spearman相关结果用于分类变量说明第一个表中对应的相关系数为0.098，P值为0.002，小于0.05，具有统计学意义 。说明存在微弱的负相关 。第二张图是两个变量的平均值和标准差 。这是两个变量之间的相关性分析 result 。使用的参数是皮尔逊指数 。Pearsoncorrelation是一个相关系数，表示两个变量之间的相关程度和方向 。
在你的分析结果中 ， 这个值的绝对值是0.622，说明被测的两个变量之间的相关性比较接近 。如果该绝对值为0.05，则相关系数在统计上不显著，无论R的大小，都说明它们之间没有相关性 。如果P的 。
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