《表3 9个指数间Pearson相关性分析结果》

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《皖江城市带5A级旅游景区新浪微博影响力研究》

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注：括号内为显著性水平p值，**在0.01水平（双侧）上显著相关，样本N为6。

为更直观清晰比较h指数、g指数、p指数评价微博影响力效果，利用SPSS19.0对各指数计算结果进行相关性分析。首先，对各指数进行K-S检验后发现9项指数渐进显著性（双侧）均大于0.05（表2），检验结果符合正态分布。之后，选择Pearson相关系数进行相关性检验，针对点赞数、评论数、转发数分别进行相关性分析，整理如表3。ht指数、gt指数、pt指数呈现高度正相关，数值均大于0.9；hc指数、gc指数、pc指数间和hl指数、gl指数、pl指数间则呈现出更高相关度水平，数值均大于0.95。就区域内5A级景区微博用户数据而言，基于转发、评价、点赞各指数间高度相关，h指数和p指数间的相关程度最高，g指数和p指数间相关程度次之，h指数和g指数间相关性程度最低，但仍均大于0.9，反映出在评价微博影响力时h指数、g指数和p指数均有可采纳性。同时亦发现，基于点赞和评论数的各指数间相关性程度更高，而基于转发数的各指数间相关性程度相对略低。