相关系数大小的意义(关于pearson相关系数的意义)

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相关系数大小的意义

问题一：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].

问题二：相关系数在多少范围内是相关性很强的 相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。
样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增大造成了差异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。
一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

问题三：相关系数取值及意义是什么 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].

问题四：相关系数和协方差所表示的意义有什么区别 相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间 线性相关程度 的量。由于研究对象的不同，分为简单相关系数，复相关系数，典型相关系数。
协方差用于在概率论和统计学中衡量两个变量的 总体误差。

问题五：相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关性的强度确实是用相关系数的大小来衡量的，但相关大小的评价要以相关系数显著性的评价为前提，我们首先应该检验相关系数的显著性，如果显著，证明相关系数有统计学意义，下一步再来看相关系数大小，如果相关系数没有统计学意义，那意味着你研究求得的相关系数也许是抽样误差或者测量误差造成的，再进行一次研究结果可能就大不一样，此时讨论相关性强弱的意义就大大减弱了。
在满足相关系数显著的条件下，相关系数越大，相关性就越强，这没错

问题六：相关系数的含义 相关系数有如下几种：
1、简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
2、复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
3、偏相关系数：又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。
5、可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

问题七：相关系数和协方差所表示的意义有什么区别 二者表示变量间的共变程度，协方差是变量x的离均差乘以y的离均差再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均差相乘得到的结果可能偏差很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方差再分别处以x、y各自的标准差，这样得到的统计量就是相关系数
由于相关系数是协方差除以两变量标准差得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方差是未标准化变量。

关于pearson相关系数的意义

1、用spss的相关分析算出pearson系数后，可以根据系数的大小进行相关性强弱的比较吗？
比如A、B、C与Y都是显著相关（两个*）,可以通过相关系数来比较ABC对Y的影响力大小吗？
2、如果要证明A、B、C是Y的影响因素，只用相关分析得出显著相关就可以了吗？
1.相关系数只能说明关性的强弱，没有方向性的。比较(A、B、C)->Y的影响力，应进行多元线性回归分析，比较标准化回归系数大小。
2.要证明A、B、C是Y的影响因素，只用相关分析得出显著相关，是不够的。
详请看
http://zhidao.baidu.com/question/23035036.html

下面分享相关内容的知识扩展：

如何判断两个变量之间存在相关性系数？

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。
它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。
判定标准一般为0.05。
由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，
其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。
无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。
如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。
然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。
一般认为：
|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；
|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；
|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，
|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。
所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。
再看r值，看相关性是强还是弱。

高中数学 什么是相关系数啊

我看了课本上只有相关指数的解释啊，而且也没看懂，，根据散点图怎么比较相关系数的大小啊？相关指数和相关系数有什么区别呢？谢啦
请尽量详细些，，1楼没看懂

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差 *** 计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

扩展资料：

相关系数的取值范围为[-1,1]。散点向右上方，则r大于零小于一，且越密集、接近于一条直线，r越接近于1；反之，散点向左下方，则r小于零大于负一，且越密集、接近于一条直线，r越接近于-1。一般的，r在0.75到1之间正相关很强，在-0.75到-1之间负相关强。

参考资料来源：百度百科-相关系数

最小二乘法直线拟合，线性相关系数r有什么用

线性相关系数 r 是反映了变量x、y之间的线性关系的密切程度。当|r|=1时，称其完全线性相关；当|r|=0时，称其全无线性相关；当|r|越接近1时，线性相关越大，即其拟合精度愈高。

在分析化学书以及origin做图软件中一般习惯采用r来表示两个变量间的线性关系，上图就是分析化学书中给出的公式。

不过偶尔也有用r2表示两个变量间的线性关系，比如Excel处理数据时，如果采用自带的数据处理功能来计算数据的斜率、截距和线性相关系数，一般给出的是r2。

扩展资料：

相关系数是按积差 *** 计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

参考资料来源：百度百科-相关系数