（3）表3，由表可知Pearson相关系数为-0。021<0，而显著性为0。724，所以有理由接受“年龄与拼车使用频率无显著性相关”的假设，则认为年龄和拼车频率之间存在着较弱的负相关。

    其次，职业对拼车使用频率的关系又是怎样呢？继续假设“职业与拼车使用频率是独立的”，进行以下交叉表分析，探索其相关性：

案例处理摘要

案例

有效的 缺失 合计

N 百分比 N 百分比 N 百分比

职业 * 拼车使用频率 274 100。0% 0 。0% 274 100。0%

表（4）

职业* 拼车使用频率 交叉制表

计数

拼车使用频率 合计

不使用或者偶尔使用一次 1~5次 6~10次 11~15次 15次以上

职业 学生 32 22 6 1 2 63

教师 11 9 13 3 1 37

普通上班族 43 35 22 4 4 108

高薪白领 3 5 10 3 1 22

退休人员 4 0 1 1 0 6

其他 16 19 2 0 1 38

合计 109 90 54 12 9 274

表（5）

卡方检验

值 df 渐进 Sig。 (双侧)

Pearson 卡方 44。906a 20 。001

似然比 46。769 20 。001

线性和线性组合 。046 1 。830

有效案例中的 N 滴滴拼车模式中用户容忍时间的行为分析(5):http://www.youerw.com/guanli/lunwen_189172.html