spss一些用法-变异系数-相关性检验

变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。

标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。

变异系数有全距系数、平均差系数和标准差系数等。常用的是标准差系数，用CV(Coefficient of Variance)表示。

CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比率。

用公式表示为：CV＝σ/μ

作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。

变异系数又称离散系数。

cpa中也叫“变化系数”

Analyze-Descriptive,计算出标准差和均值，然后用标准差除以均值就算出变异系数了

如何用SPSS软件计算两个变量之间的相关系数?

怎么判定相关是不是显著相关呢?

analyze-correlate-bivariate-选择变量

输出的是相关系数矩阵

相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).”

就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关

粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了

在这个图表中，你说的R值就是皮尔逊相关系数~（pearson correlation）

r>0 代表两变量正相关，r<0代表两变量负相关。

|r|大于等于0.8时，可以认为两变量间高度相关；

|r|大于等于0.5小于0.8时，可以认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时，可以认为两变量低度相关。小于0.3说明相关程度弱，基本不相关。

上面说了啊~表格里的pearson correlation，就是R值

表格里黄色加重的几个r值，是呈现显著相关的。

简单来说，

正相关是一个变量变大，另一个变量也变大

负相关就是一个变量变大，另一个变量变小

SPSS软件相关性分析结果，看不懂，谁能帮忙解释下？

董事会人数与公司绩效的关系，用每股收益和净资产收益率衡量公司绩效。

这是根据130个公司得出的数据，净资产收益率有部分数据缺失，谁能帮忙解释下数据之间的联系？还有Pearson Correlation 和Sig. (2-tailed)的意思？

能否解释下，相关系数是个什么范围？一般相关系数的值和相关性是个什么关系？多大的值算相关性很大？

从结果看，净资产该指标有缺失。