Python scipy:spearmanr返回值的显著性(相关性)
X,Y的Spearman R(Spearman相关性)的输出给出以下结果: 相关性:0.54542821980327882 p值:2.3569040685361066e-65 其中len(X)=len(Y)=800 我的问题如下: 0)这里的置信度(α?)是多少 1) 如果相关系数>α,则拒绝相关性为符合的假设,因此存在相关性。这是真的吗Python scipy:spearmanr返回值的显著性(相关性),python,statistics,scipy,correlation,Python,Statistics,Scipy,Correlation,X,Y的Spearman R(Spearman相关性)的输出给出以下结果: 相关性:0.54542821980327882 p值:2.3569040685361066e-65 其中len(X)=len(Y)=800 我的问题如下: 0)这里的置信度(α?)是多少 1) 如果相关系数>α,则拒绝相关性为符合的假设,因此存在相关性。这是真的吗 提前感谢。由您选择重要性级别(alpha)。为了保持连贯性,您应在运行测试之前选择它。该函数将返回您可以选择的最低alpha值,您可以为该值拒绝零假设(H0)
提前感谢。由您选择重要性级别(alpha)。为了保持连贯性,您应在运行测试之前选择它。该函数将返回您可以选择的最低alpha值,您可以为该值拒绝零假设(H0)[当p-value
因此,您知道,您拒绝零假设(H0)的最低值是p值(2.3569040685361066e-65)。因此,由于p值非常小,因此任何相关的α水平(通常α=0.05)都会拒绝您的零假设。由您选择显著性水平(α)。为了保持连贯性,您应在运行测试之前选择它。该函数将返回您可以选择的最低alpha值,您可以为该值拒绝零假设(H0)[当p-value
因此,您知道,您拒绝零假设(H0)的最低值是p值(2.3569040685361066e-65)。因此,由于p值非常小,因此任何相关的α水平(通常α=0.05)都会拒绝您的零假设。您的Ho:相关性等于0。因此,给定一个非常小的p值,Ho被相当安全地拒绝。您的Ho:相关性等于0。因此,如果p值非常小,那么Ho被非常安全地拒绝。