小我们应该拒绝原假设的
该图还具有拟合回归曲线以及可靠的区间。变量不是正态分布这就是我们使用系数解释它的原因。的相关系数为由此我们得出结论所有可能的数据点对中之间存在负相关。如何计算相关系数的显着性在得出结论之前有必要进行相关性检验。我们需要检验相关系数的显着性假设。进行该统计检验的相应假设是其中是某相关系数。
众和已保存受众这些
统计显着性水平通常表示为到之间的值。值越证据就越 比利时数据 有力。例如我们可以将值解释为假设相关系数为零由于随机样本误差我们会在的研究中获得样本效应或更大的样本效应。有关更多详细信息请浏览此链接。如何决定使用哪相关系数根据我们分析的数据的不同特征我们选择相关系数。
您可以根据受众特征兴
到目前为止我们已经提到相关系数之间的些差异。总而言之 马耳他 WhatsApp 号码列表 在某些情况下我们建议使用某些相关系数。如果数据是连续的正态分布的并且没有异常值我们使用皮尔逊相关系数。的和的是非参数技术因此当数据不呈正态分布时我们可以使用它们。与的不同的不敏感它对异常值更稳健。因此如果我们的数据与异常值连续我们应该使用的。
