兩台檢測設備怎麼做相關性

㈠ 如何用SPSS檢測兩組變數之間的的相關性

1、首先,大家平時理解的變數是單緯的,而不是你說的多維的.因此,對spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分別是內6個變數容.
2、spss的相關性分析中可以分別統計這6個變數間的相關性.通過他們之間相關性的計算,你或許可以得到你所說的X與Y之間的相關性,但這種相關性只是你推測的定性描述而已,是不能定量描述的.
3、主成分分析,目的是將分析對象的多個維度簡化為少數幾個維度,方便分析,這樣做的前提是維度很多且其中的多個維度之間有較強的相關性.而不是你想像的可以把X1、X2、X3降維成一個變數,因為只有三個維度,已經很少了,這三個維度可以做降維分析的可能性幾乎沒有.
4、回歸分析,只有一個因變數,可以有多個自變數,最終算得因變數與自變數間的回歸關系.
估計你只是自己想像了一個例子,實際中一般是不會有這樣的分析案例的.

㈡ 求大神啊，怎麼做兩台檢具的相關性

賈子龍偶然拾得點金石，得以與真生重逢。真生傳授他口訣，賈子龍將圓桌點為純金，全部用於資助重修慈雲寺，真生這才放心而去。

㈢ 兩台儀器如何分析測量值之間的差異是否合格

呵呵
如果兩台儀器精度相同，就無法判別！
如同你有兩塊表，是如果不與廣播回或電視或網路對答時，你無法知道那一塊的時間是正確的一樣。

從數值傳遞的原理說，你只有與更高精度的儀器對比，才能知道哪一個儀器是合格的。這是計量傳遞的基本路徑。

㈣ 如何評價兩台一樣的檢測設備的一致性

使用標准物質用兩個設備分別檢測
數據量一般3個/點×5點
有標准差要求的應加倍

㈤ 如何對兩種檢驗儀器做相關性分析

您好，很高興能幫助您，
在
Analyze 下拉菜單的Correlate 命令項具有三個相關分析功能子命令它們分別是
Bivariate Partial 和Distance 對應於相關分析偏相關分析和距離分析
1 Bivariate 計算指定的兩個變數間的相關系數可以選擇Pearson 相關(積差相關)
Spearman 等級相關和Kendall 相關(這三種不同的相關計算相關系數的公式不同有興趣的
讀者可查閱統計學方面的書籍) 同時對相關系數進行假設檢驗可選擇進行單尾或雙尾檢
驗給出相關系數為0 的概率當資料不服從雙變數正態分布或總體分布型未知或原始
數據是用等級表示時宜用Spearman 或Kendall 相關
2 Partial 計算兩個變數間再控制了其他變數影響下的相關系數即偏相關系數可以
進行單尾或雙尾檢驗檢驗的假設是偏相關系數為0 然後給出偏相關系數為0 的概率
還可以計算其他描述統計量
3 Distance 對變數或觀測值進行相似性或不相似性測度因此分析的變數可以是連
續變數表頻數分布的變數某些測度還可以適用於二值變數可以對原始數據和計算出
的距離數據進行標准化
你的採納是我前進的動力，還有不懂的地方，請你繼續「追問」！
如你還有別的問題，可另外向我求助；答題不易，互相理解，互相幫助！

㈥ 我想用檢驗兩組數據的相關性，應該怎麼做相關與「顯著性差異」的關系p怎麼求

顯著性0.229，高於0.05，所以這樣分析相關性不成立，而且樣本量太低了，最少30個樣本。

根據表現形式，可分為:模擬數據，由連續函數組成，是指在一定間隔內連續變化的物理量，也可分為圖形數據(如點、線、面)、符號數據、文本數據、圖像數據等，如聲音大小和溫度變化等。

(6)兩台檢測設備怎麼做相關性擴展閱讀：

技術標准：

當做出結論時，應該真正描述方向性(例如，明顯大於或明顯小於)，sig值通常表示為P>0.05，表明沒有顯著差異，0.01<P<0.05表示顯著差異，P<0.01表示顯著差異。

如果在測試一個實驗中測量的數據，那麼當數據之間存在顯著差異時，實驗的零假設可以被推翻，並且替代假設測試得到支持，相反，如果數據之間沒有顯著差異，實驗的另一個假設可以被推翻，虛無主義的假設得到支持。

原理：

當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自於同一總體（Population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。

案例：

例如，記憶術研究發現，被試學習某記憶法前的成績和學習記憶法後的記憶成績會有顯著性差異，這一差異很可能來自於學××記憶法對被試記憶能力的改變。

顯著性差異是一種有量度的或然性評價，比如，我們說A、B兩數據在0.05水平上具備顯著性差異，這是說兩組數據具備顯著性差異的可能性為95%。

兩個數據所代表的樣本還有5%的可能性是沒有差異的。這5%的差異是由於隨機誤差造成的。

㈦ SPSS檢測兩個變數的相關性問題

SPSSAU「在線SPSS」的相關分析默認有提供規范表格格式並且提供全智能分析文字。類似如下圖：

SPSSAU相關分析儀表盤

㈧ 相關性用什麼檢驗方法

一．線性相關分抄析：研究兩個變數間襲線性關系的程度
用相關系數r來描述，關於r的解讀：

（1）正相關：如果x,y變化的方向一致，如身高與體重的關系，r>0；一般地，

·|r|>0.95 存在顯著性相關；

·|r|≥0.8 高度相關；

·0.5≤|r|<0.8 中度相關；

·0.3≤|r|<0.5 低度相關；

·|r|<0.3 關系極弱，認為不相關

（2）負相關：如果x,y變化的方向相反，如吸煙與肺功能的關系，r<0；

（3）無線性相關：r=0。

如果變數Y與X間是函數關系，則r=1或r=-1；如果變數Y與X間是統計關系，則-1<r<1。

（4）r的計算有三種：

①Pearson相關系數：對定距連續變數的數據進行計算。

②Spearman和Kendall相關系數：對分類變數的數據或變數值的分布明顯非正態或分布不明時，計算時先對離散數據進行排序或對定距變數值排（求）秩。

實際上，對任何類型的變數，都可以使用相應的指標進行相關分析。也就是，有各種參數，對適合它們的變數進行分析。