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俩组数据的相关性分析的显著性_excel相关性分析

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俩组数据的相关性分析的显著性

关键词:相关性分析的显著性相关性分析显著性检验、excel相关性分析

A B
重复1 1 0.76 82.13
2 0.71 64.25
3 0.93 46.17
4 0.89 42.52
5 0.95 28.67
6 0.88 38.82
重复2 1 0.82 79.45
2 0.69 63.12
3 0.95 38.18
4 0.91 55.74
5 0.94 39.81
6 0.91 33.29
重复3 1 0.79 80.41
2 0.67 58.24
3 0.88 44.82
4 0.96 55.38
5 0.93 36.49
6 0.92 34.42

俩组数据的相关性分析的显著性,比如A与B显著正相关或显著负相关,这是这么做出来的?计算的过程

1、重复一、二、三是指为了增加样本的个数而作的重复
2、X为B,Y为A,也即B对A的影响

首先得明确,是想知道A对B的影响,还是B对A 的影响?

如果不区分方向,直接计算相关系数,可用“工具数据分析-相关系数”,或者直接在单元格输入”=correl(x,y)”就能得到相关系数。

利用回归分析,首先确定A或B哪个是因变量,哪个是自变量。这样才能建立回归方程。
EXCEL回归默认输出三组结果,模型的拟合优度,方差分析结果,以及回归系数(包括t值,系数,标准差等)。看x的系数是否统计上显著,主要看P值是否小于设定的显著性水平,如5%。如果p<5%,就拒绝原假设(待检验的参数系数为0),说明x对Y有显著性的影响。
通常,一个较好的回归模型,R2应该大于80%。

精彩回答:

这是在excle的数据分析的应用。
本例在按照大家的教导下得到5楼的结果,谢谢。
问题是这个题的R平方很小,只有0.466,但是P值却在0.0017,在5%以内了,达到显著性正相关。

R^2=0.466,则r=0.7,一般来说0.7是中度相关和强相关的分解线,实际工作中能够得到0.7的相关值已经很好了。
至于P-value=0.0017,说明R=0的可能性只有0.17%,即认为R≠0。
者反映的是完全不同的个方面。前者是相关强度的计算,后者是关系显著性的假设检验

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