无论R值的大小，都说明两者没有相关性 。如果皮尔逊相关系数和spearman相关系数之差为1，分析范围不同:Pearson用于计算连续数据的相关性，speraman相关性专门用于分析序列数据，两者/，肯德尔和spearman三种相关方法分析的区别在于SPSS软件correlation 分析 。
1、SPSS相关 分析当两个连续变量之间存在线性相关时 ， 使用皮尔逊积差相关系数，当不满足积差相关的适用条件时分析，使用Spearman秩相关系数来描述 。Spearman相关系数又称秩相关系数 ， 利用两个变量的秩大小进行线性相关分析，不要求原始变量的分布 。对于服从皮尔逊相关系数的数据也可以计算斯皮尔曼相关系数 ， 但统计效率较低 。
2、SPSS这个 分析结果!求其中r值p值多少并且代表什么意思!【spearman是结果分析】R为相关值，P为显著值，如下:先看显著值 ， 即sig值或P值 ， 这是判断R值，即相关系数是否具有统计显著性，判断标准一般为0.05 。从表中可以看出，两个变量之间的相关系数为r0.035 ， 其P值为0.709>0.05，所以相关系数不是 ， 无论R的大?。妓得魉侵涿挥邢喙匦?。如果P的 。
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