SPSS 相關性的選擇

阿新 • • 發佈：2018-11-08

在SPSS中匯入資料，analyze-correlate-bivariate-選擇變數 OK 輸出的是相關係數矩陣相關係數下面的Sig.是顯著性檢驗結果的P值,越接近0越顯著。

同樣的資料，我們接著做計算相關係數矩陣的特徵值及其對應的單位特徵向量，並計算貢獻率和累計貢獻率。將相關係數矩陣特徵值按從大到小順序排列，可得總方差解析結果。

可以發現到12以後累積的貢獻率已經達到了80%，所以這個時候其實後面的部分可以做出捨棄進行降維，但就其為什麼以80為線筆者也是很困惑，目前也在尋找答案

至此我們對於這一個部分的降維操作也算告一段落，該資料可以作為資料集投入到機器學習中了。

在SPSS中匯入資料，analyze-correlate-bivariate-選擇變數 OK 輸出的是相關係數矩陣相關係數下面的Sig.是顯著性檢驗結果的P值,越接近0越顯著。同樣的資料，我們接著做計算相關係數矩陣的特徵值及其對應的單位特徵向量，並計算貢獻率和累計貢獻率。將相關係數

對兩列資料的相關性以及顯著性水平的問題一直有困擾，由於對excel的鐘情，總是傾向於把資料分析放在excel中進行。本文簡單分析excel和SPSS對相關分析和顯著性水平的檢驗應用。（1）方法介紹 Excel中相關性係數可以直接呼叫CORREL或者P

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