统计相关分析中相关系数及p值的意义？

1. 统计相关分析中相关系数及p值的意义？

相关系数就是两个变量之间的相关程度，-10正相关，r2越接近1表示越相关。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
在线性回归中，p<0.01(或者0.05）表示两个变量非常显著（显著）线性相关。 
需要注意的是：在非线性回归中，不可以用p值检验相关显著性， 因为在非线性回归中，残差均值平方不再是误差方差的无偏估计，因而不能使用线性模型的检验方法来检验非线性模型，从而不能用F统计量及其P值进行检验。

复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

2. 组内相关系数检测结果P>0.05怎么理解

P>0.05表示无显著性差异；0.01<P<0.05表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。
而显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。
显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。【摘要】
组内相关系数检测结果P>0.05怎么理解【提问】
P>0.05表示无显著性差异；0.01<P<0.05表示显著性差异，通常以*标记；P<0.01表示极显著性差异，通常以**标记。
而显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。
显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。【回答】

3. 怎样根据相关系数的数值来判断变量间的相关关系

根据相关系数的定义，可知相关系数是度量两个变量之间线性相关关系的强度，r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强，r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系，故选A．

4. 怎么用excel求相关系数和假设检验的p值

excel中的相关系数是可以用CORREL 函数计算出来。
假设的两组数据为:A1:A7和B1:B7，在C1输入公式=CORREL(A1:A7,B1:B7)即可。
CORREL 函数语法具有下列参数 ：
CORREL(array1, array2)
Array1  必需。第一组数值单元格区域。
Array2  必需。第二组数值单元格区域。


其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)。

5. 怎么样根据相关系数的数值来判断变量间的相关关系

根据相关系数的定义，可知相关系数是度量两个变量之间线性相关关系的强度，r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强，r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系，故选A．