请问spss在pearson相关性分析中r值的负值与正值代表啥意思？

Posted 2023-04-24

参考技术A

负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。

扩展资料：

在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：

1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。

2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。

3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

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相关性分析

参考技术A 简单相关分析的基本步骤如下：

统计-r(相关系数)与R^2的区别

r与R^2没有关系，就如同标准差与标准误差没有关系一样。

1.相关系数r（correlation coefficient）是一个 评价两个变量线性相关度的指标 。在线性拟合中可以通过拟合结果和实测值的相关系数来反应拟合结果和实测结果 线性相关度 。但是如果本来就用的非线性拟合（多项式、曲线），那这个指标对于评估拟合没有任何意义。

相关系数(r)定义：变量之间线性相关的度量，分三种，spearman, pearson, kendall。

*协方差:两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。*为什么要除标准差:标准化。即消除了X和Y自身变化的影响，只讨论两者之间关系。*因此，相关系数是一种特殊的协方差。

2.决定系数R^2（Coefficient of determination）是一个 评价拟合好坏的指标 。这里的拟合可以是线性的，也可以是非线性的。即使线性的也不一定要用最小二乘法来拟合。两个变量变化是同方向的还是异方向的，X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。

定义:对模型进行线性回归后，评价回归模型系数拟合优度。

公式:R^2=SSR/SST=1-SSE/SST

SST (total sum of squares):总平方和；SSR (regression sum of squares):回归平方和；SSE (error sum of squares) :残差平方和。

解释:残差(residual):实际值与观察值之间的差异

在一组数据中，采用平均值做基线模型(图中黑线)我们的模型(蓝线)都与这个黑线比较，来判断模型的好坏

 结论:R^2=81%，因变量Y的81%变化由我们的自变量X来解释。

R^2 的缺陷:当我们人为的向系统中添加过多的自变量，SSE会减少，从而R^2变大。