皮尔森相关性检验结果怎么看
stata皮尔逊相关性分析怎么看？
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最好看相关系数r，不同的测验要求相关系数高低也不一样。
什么是相关系数绝对值？
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计
相关系数和什么比？
皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)，统计检验：可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的，本质上是一元回归中的回归参数显著性检验
【如何使用SPSS进行皮尔森相关系数分析】
1.单击“Analyze”,展开下拉菜单
2.下拉菜单中寻找“Correlate”弹出小菜单，从小菜单上寻找“Bivariate...”，单击之，则弹出相关分析“Bivariate Correlations”对话框
3.把左边的源变量中要分析相关的变量调入右边的“Variables：”下的矩形框内
4.勾选“Correlation Coelficients”中的“Pearson”选项
5.点击“OK”即可.