stata相关性检验 stata相关性检验结果

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小怡给大家谈谈stata相关性检验，以及stata相关性检验结果应用的知识点，希望对你所遇到的问题有所帮助。

1、在stata里 cor。

2、stata的命令名是correlate [varlist] [if] [in] [weight] [, correlate_options]stata 里面分析相关性的命令是pwcorr a b c d e , sig结果就有了包括了显著性的判断标准，stata里面没有星星，直接根据sig，也就是p的值来判断是否显著就好。

3、扩展资料：数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方分析，协方分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方齐性检验，正态性检验，变量变换等。

4、分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

5、参考资料来源:pwcorr命令，一下这个命令即可。

6、相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。

7、相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件作起来也很简单,具体方法步骤如下。

8、选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

9、从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。

10、为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。

11、打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

12、然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有异,一般不影响结论。

13、点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

14、相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。