我想用检验两组数据的相关性，应该怎么做？相关与“显著性差异”的关系？p怎么求？
现有两组数据：
编号 Cu含量 Zn含量
S01 63.65 175.02
S02 52.38 112.15
S03 136.96 226.12
S04 77.26 188.34
S05 54.93 72.42
S06 155.69 143.4
S07 69.09 172.02
S08 88.01 211.3
S09 62.07 152.4
S10 76.42 172.19
我想检验样品中Cu含量和Zn含量是否有相关性，我是否可以用显著性检验？但是我不太能理解“显著性差异”和“无显著性差异”是什么意思？我这两列数，用excel求得相关系数大约为0.4，那么是否有“显著性差异”？
另外我看到文献中类似的问题不光给出相关系数r，同时给出了一个p值，一般注明“p>0.05”.请问我如何得到p值？
请各位指教下，我的统计学得很烂……
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0.05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：
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。
按表现形式分为：模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。
扩展资料：
技术标准：
在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01<P<0.05 表示差异性显著；P<0.01表示差异性极显著。
如果我们是检验某实验（Hypothesis Test）中测得的数据，那么当数据之间具备了显著性差异，实验的虚无假设就可被推翻，对立假设（Alternative Hypothesis）得到支持；反之若数据之间不具备显著性差异，则实验的备择假设可以被推翻，虚无假设得到支持。
参考资料来源：百度百科-显著性差异
你应该先从相关专业的知识或经验来判断样品中Cu和Zn含量是否相关,相关的话是什么相关关系,比如线性,二次还是指数.有了这个理论模型后,再来做回归分析.
我给你算了下,两者直接还是比较好的线性相关的,大概是Zn=0.54*Cu+117.13
p值表示的是在接受/拒绝假设的临界点上的置信水平.本回答被提问者采纳