Pearson's product-moment correlation data: cur_data$dependent and cur_independent_data t = 0.94813, df = 27, p-value = 0.3515 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.2001709 0.5123054 sample estimates: cor 0.1795039
时间: 2023-06-27 18:07:56 浏览: 67
根据你提供的数据,Pearson积矩相关系数为0.1795,p值为0.3515,置信区间为-0.2001到0.5123。由于p值大于0.05,我们不能拒绝原假设,即认为变量之间的相关性不显著。然而,需要注意的是,相关系数较低,置信区间跨越了0,这意味着不能完全排除变量之间存在某种程度上的相关性。因此,需要进一步分析数据,确定是否存在其他变量或因素可能影响变量之间的关系。
相关问题
> print(result) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: contingency_table X-squared = 104, df = 1, p-value <2e-16
根据提供的结果,我们可以看到进行的是Pearson's Chi-squared test (带有Yates' continuity correction的皮尔逊卡方检验)。
具体解读如下:
- 数据:contingency_table(交叉表格)
- X-squared = 104:表示计算得到的卡方统计量为104
- df = 1:表示自由度为1
- p-value <2e-16:表示p值非常小(小于2乘以10的负16次方),即极其显著
根据结果,我们可以得出结论:在显著性水平为0.05下,我们可以拒绝原假设,即认为两个变量之间存在显著关联。
raw_data.corr(method='pearson')
`raw_data.corr(method='pearson')` 是一个用于计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数的方法。皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。`method='pearson'` 表示使用皮尔逊相关系数进行计算。
这个方法将返回一个相关系数矩阵,其中包含了数据集中各个列两两之间的相关系数。矩阵的每个元素表示对应列之间的相关性,取值范围在 -1 到 1 之间。值为 1 表示两个变量完全正相关,值为 -1 表示两个变量完全负相关,值为 0 表示两个变量之间没有线性关系。
你可以使用 `raw_data.corr(method='pearson')` 来计算数据集中各个列之间的皮尔逊相关系数,并进一步分析它们之间的关系。