stata中系统变量检查重复值
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发布时间:2022-04-30 20:02
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时间:2022-06-30 15:08
这是一个两个变量之间的相关性分析结果。
使用的参数是Pearson指数。
Pearson correlation是一个相关系数,它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密,它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中,这个数值的绝对值为 0.622,说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话,那就是弱相关。
这个相关系数的正负符号说明相关性的方向,如果为正值,你可以说这两个变量之间是正相关(一个变量的增高引起另一个变量的增高),如果为负号,则为负相关(一个变量的增高引起另一个变量的降低 )。
从Pearson correlation系数来看,这两个变量之间存在较强的负相关。
Sig. (2-tailed)是一个相关显著性系数,它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig. (2-tailed) =0.018说明在(1-0.018)* 100=98.2%的几率上,上面的Pearson correlation成立。一般而言,sig. <=0.05的情况下,Pearson correlation具有统计学意义。从你的结果来看:
两个变量之间为显著正相关(r = 0.622, p = 0.018)。
N,是number的缩写,就是指出你的两个变量共多少个数据,从你的结果来看,共14个数据参加了运算。
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).是指:
在95%的几率下,相关性是显著的。实际上,你不看这一行,从上面的sig.值就可以看出来了。