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显著性0.229，高于0.05，所以这样分析相关性不成立，而且样本量太低了，最少30个样本。
根据表现形式，可分为:模拟数据，由连续函数组成，是指在一定间隔内连续变化的物理量，也可分为图形数据(如点、线、面)、符号数据、文本数据、图像数据等，如声音大小和温度变化等。
扩展资料：
技术标准：
当做出结论时，应该真正描述方向性(例如，明显大于或明显小于)，sig值通常表示为P>0.05 ，表明没有显著差异，0.01<P<0.05 表示显著差异，P<0.01表示显著差异。
如果在测试一个实验中测量的数据，那么当数据之间存在显著差异时，实验的零假设可以被推翻，并且替代假设测试得到支持，相反，如果数据之间没有显著差异，实验的另一个假设可以被推翻，虚无主义的假设得到支持。
原理：
当数据之间具有了显著性差异，就说明参与比对的数据不是来自于同一总体（Population），而是来自于具有差异的两个不同总体，这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的，比如一些一般能力测验中，大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。
案例：
例如，记忆术研究发现，被试学习某记忆法前的成绩和学习记忆法后的记忆成绩会有显著性差异，这一差异很可能来自于学××记忆法对被试记忆能力的改变。
显著性差异是一种有量度的或然性评价，比如，我们说A、B两数据在e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e3310.05水平上具备显著性差异，这是说两组数据具备显著性差异的可能性为95%。
两个数据所代表的样本还有5%的可能性是没有差异的。这5%的差异是由于随机误差造成的。
参考资料来源：
百度百科-显著性差异
相关系数的范围是从-1到1 用correl（XX，XX）分析出两组数据关系，|r|越接近1，相关性越好，显著性越大
用趋势线拟合数据时，Excel 会自动计算其 R 平方值。如果需要，您可以在...像一元线性回归预测方法里面也有这个R，相关系数是反映两个变量间是否存在相关...
相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变来量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的自，如果差别有统计学意义，则说明两个变量之间存在相关关系。在已经检验两个变量存在相关关系zd的情况下，相关系数的绝对值越趋近于1，则两个变量相关关系越密切，越趋近于0，则两个变量相关关系越不密切。