皮卡爾相關系數和p值

① pearson相關系數和spearman相關系數的區別

區別：

1.分析范圍不同：

Pearson用於計算連續數據的相關，而speraman相關是專門用於分析順序數據，二者分析范圍不同。

2.用途不同：

Pearson相關是最常見的相關公式，用於計算連續數據的相關，比如計算班上學生數學成績和語文成績的相關可以用Pearson相關。而spearman相關是專門用於分析順序數據的，就是那種只有順序關系，但並非等距的數據，比如計算班上學生數學成績排名和語文成績排名的關系。

當然如果你也可以用pearson相關來計算順序數據，此時得到的結果和用spearman相關得到的一樣。

拓展材料：

相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。於是，著名統計學家卡爾·皮爾遜設計了統計指標--相關系數(Correlation coefficient)。相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。

相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度;著重研究線性的單相關系數。

② 怎麼用excel求相關系數和假設檢驗的p值

</p統計函數 AVEDEV 返回數據點與其平均值的絕對偏差的平均值</pAVERAGE 返回參數的平均值</pAVERAGEA 返回參數的平均值，包括數字、文本和邏輯值</pBETADIST 返回 Beta 累積分布函數BETAINV 返回指定 Beta 分布的累積分布函數的反函數</pBINOMDIST 返回一元二項式分布概率CHIDIST 返回 chi 平方分布的單尾概率</pCHIINV 返回 chi 平方分布的反單尾概率CHITEST 返回獨立性檢驗值</pCONFIDENCE 返回總體平均值的置信區間CORREL 返回兩個數據集之間的相關系數COUNT 計算參數列表中數字的個數COUNTA 計算參數列表中值的個數COUNTBLANK 計算區間內的空白單元格個數</pCOUNTIF 計算滿足給定標準的區間內的非空單元格的個數</pCOVAR 返回協方差，即成對偏移乘積的平均數</pCRITBINOM 返回使累積二項式分布小於等於臨界值的最小值</pDEVSQ 返回偏差的平方和EXPONDIST 返回指數分布FDIST 返回 F 概率分布FINV 返回反 F 概率分布FISHER 返回 Fisher 變換FISHERINV 返回反 Fisher 變換FORECAST 根據線性趨勢返回值</pFREQUENCY 以向量數組的形式返回頻率分布FTEST 返回 F 檢驗的結果GAMMADIST 返回 gamma 分布GAMMAINV 返回反 gamma 累積分布GAMMALN 返回 gamma 函數的自然對數，Γ(x)GEOMEAN 返回幾何平均值</pGROWTH 根據指數趨勢返回值</pHARMEAN 返回調和平均值</pHYPGEOMDIST 返回超幾何分布</pINTERCEPT 返回線性回歸線截距KURT 返回數據集的峰值</pLARGE 返回數據集中第 k 個最大值</pLINEST 返回線性趨勢的參數LOGEST 返回指數趨勢的參數</pLOGINV 返回反對數正態分布</pLOGNORMDIST 返回累積對數正態分布函數</pMAX 返回參數列表中的最大值</pMAXA 返回參數列表中的最大值，包括數字、文本和邏輯值</pMEDIAN 返回給定數字的中值</pMIN 返回參數列表中的最小值</pMINA 返回參數列表中的最小值，包括數字、文本和邏輯值</pMODE 返回數據集中出現最多的值</pNEGBINOMDIST 返回負二項式分布NORMDIST 返回正態累積分布</pNORMINV 返回反正態累積分布</pNORMSDIST 返回標准正態累積分布</pNORMSINV 返回反標准正態累積分布</pPEARSON 返回 Pearson 乘積矩相關系數</pPERCENTILE 返回區域中的第 k 個百分位值</pPERCENTRANK 返回數據集中值的百分比排位</pPERMUT 返回給定數目對象的排列數POISSON 返回 Poisson 分布PROB 返回區域中的值在上下限之間的概率QUARTILE 返回數據集的四分位數RANK 返回某數在數字列表中的排位</pRSQ 返回 Pearson 乘積矩相關系數的平方SKEW 返回分布的偏斜度SLOPE 返回線性回歸直線的斜率SMALL 返回數據集中的第 k 個最小值</pSTANDARDIZE 返回正態化數值</pSTDEV 基於樣本估算標准偏差STDEVA 基於樣本估算標准偏差，包括數字、文本和邏輯值</pSTDEVP 計算基於整個樣本總體的標准偏差</pSTDEVPA 計算整個樣本總體的標准偏差，包括數字、文本和邏輯值</pSTEYX 返回通過線性回歸法預測每個 x 的 y 值時所產生的標准誤差</pTDIST 返回學生的 t 分布TINV 返回學生的 t 分布的反分布TREND 返回沿線性趨勢的值</pTRIMMEAN 返回數據集的內部平均值</pTTEST 返回與學生的 t 檢驗相關的概率VAR 基於樣本估算方差VARA 基於樣本估算方差，包括數字、文本和邏輯值</pVARP 基於整個樣本總體計算方差VARPA 基於整個樣本總體計算方差，包括數字、文本和邏輯值</pWEIBULL 返回 Weibull 分布ZTEST 返回 z 檢驗的單尾概率值</p

③ SPSS這個分析結果！求其中r值p值多少並且代表什麼意思！

R就是相關性那個值，p就是顯著性那個值，具體如下：

首先看顯著性值，也就是sig值或稱p值，它是判斷r值，也即相關系數有沒有統計學意義的，判定標准一般為0.05，由表可知，兩變數之間的相關性系數r=-0.035，其p值為0.709>0.05,所以相關性系數沒有統計學意義。

無論r值大小，都表明兩者之間沒有相關性，如果p值<0.05，那麼就表明兩者之間有相關性。
然後再看r值，|r|值越大，相關性越好，正數指正相關，負數指負相關。

(3)皮卡爾相關系數和p值擴展閱讀：

SPSS相關分析結果的看法

1、如果兩個變數都是連續型，且服從正態分布，則選擇pearson皮爾遜相關性分析。

2、如果兩個變數有序定序，則選擇spearman斯皮爾曼相關性分析，另外，如果連續變數但是不服從正態分布，也選擇spearman相關性分析。

3、結果的分析有兩步:

1、看sig是否＜0.05，＜0.05意味著兩個變數存在顯著相關關系。如果＞0.05，意味著無關鍵，分析結束。

2、<0.05,意味著有關聯，再繼續看相關系數，是正相關還是負相關即可。也可以看看相關系數的絕對值是否在0.5以上，絕對值高於0.5屬於中強相關。

④ 急!用SPSS怎麼算四格表相關系數和P值

給你舉個例子吧
2*2的表格
那麼你就把第一個變數分為1，2兩個。第二個變數也分為1，2兩個。
然後把人數或者其他的它們對應的數字輸入到spss第三列，然後把數字加權。2*2的表格就有四種方式。注意數據不要輸錯，要一一對應。
然後點analyze--descriptive statistics——crosstabs——把變數點入，同時在statistics選項中點correlation，然後點ok。
因為我不會上傳圖片，沒法發圖片，如果還不懂，我再詳細的和你說。。。做這個最主要的是數據要對應的輸進去。。。

⑤ SPSS中pearson（皮爾遜相關系數）看r值還是P值，確定相關性

正值表示兩變數正相關，即一個隨另一個的增大而增大，減小而減小，變化趨勢相同；負值表示兩變數負相關，即一個隨另一個的增大而減小，變化趨勢相反。

P>0.05表明沒有相關性，P<0.05才有相關性。在有相關性的情況下，再看是否為正負相關，若為負相關，表明一個變數隨另一個變數的增大而減小。

SPSS中pearson（皮爾遜相關系數）r值和P值，兩個值都要看，r值表示在樣本中變數間的相關系數，表示相關性的大小；p值是檢驗值，是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。

相關系數r的絕對值

皮爾遜相關系數的變化范圍為-1到1。 系數的值為1意味著X和Y可以很好的由直線方程來描述，所有的數據點都很好的落在一條直線上，且隨著增加而增加。系數的值為1意味著所有的數據點都落在直線上，且隨著增加而減少。

系數的值為0意味著兩個變數之間沒有線性關系。更一般的，當且僅當均落在他們各自的均值的同一側， 則的值為正。 也就是說，如果同時趨向於大於，或同時趨向於小於他們各自的均值，則相關系數為正。 如果趨向於落在他們均值的相反一側，則相關系數為負。

⑥ 將excel表導入matlab中求每兩行之間的相關系數和p值

matlab導入數據， 用corrcoef計算即可

⑦ R 相關分析，能不能得到同時得到相關系數和p值

可以的啊，有這個軟體包的

⑧ 統計相關分析中相關系數及p值的意義

相關系數0.241遠遠小於
p=0.905，我們可以認為線性相關關系不顯著，或者說沒有相關關系，沒有統計學意義。
p>0.05的r值是指線性相關關系顯著，近似認為有關系。
當相關系數大於0.905時，是指線性相關關系特別顯著，套用公式就可以得到極度接近的數值，這也是相關分析的實際應用。

⑨ oracle中求相關系數的函數，還有求P值的函數，請各位親們告知，

可以去掉，corr() 里的還可以是avg函數、