相關性檢驗樣本2431,相關性0 069 Sig(雙尾)0 013, 為什麼相關性低P值具有顯著性

時間 2021-07-04 13:53:41

1樓:Carnap

相關性大小和是否統計顯著沒有必然關係。即使再小的相關性(0.0000001),如果樣本量足夠大,那也能檢驗出來有統計學差異,也就是P值小於0.

05。即使再大的相關性(1),如果樣本量太小,假如只有乙個樣本,那也檢驗不出來統計學差異。顯著不是指相關性大小,而是指統計學顯著性,P值小於0.

05即顯著,大於0.05不顯著

2樓:Nittanystat

在做統計推斷時,不僅要看點估計,更要看估計量的波動性(一般用方差來度量)。在你這個問題中,儘管點估計非常小,只有0.069,但該估計量的波動性也非常小。

實際上,點估計的方差和樣本量的平方根成反比。樣本量2431,已經非常大了,最終使得估計量波動很小。在此問題中,置信區間的左端點為0.

069-1.96*(1-0.069^2)/root(2431)=0.

0294。另外p值顯著對應的原假設是相關係數為0。這個例子中即使拒絕了原假設,由於估計值很小,在實際中也不認為具有很強的相關性。

所以既要看統計學上是否顯著,也要看實際中是否顯著。

spss相關性檢驗,相關係數很小,顯著性水平很高,怎麼評價兩個引數關係,是相關還是不相關?

栗子聽雪 但是實際中我們獲得的資料是總體的觀測,所以我們需要判斷根據樣本算出的相關是因為抽樣誤差導致還是因為總體兩變數確實存在相關,所以我們需要判斷總體的相關係數是否顯著不為0,所以原假設H0是總體的相關係數 0並構建了下圖中的t統計量進行假設檢驗!下圖說的很清楚。 Nittanystat 在做統計...

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