如何检验相关系数？

Question

如题所述

Answer 1

如何检验相关系数？

所谓相关关系，是指2个或2个以上的变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。

pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：

可以使用SPSSAU进行快速得到，操作路径【通用方法→相关（pearson相关）】 ，将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】；

Answer 2

相关系数的检验主要有两种方法：一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。

关于t检验：检验r是否显著，即检验r是否不等于零。

关于z检验：假设相关系数等于ρ，经过一系列步骤，计算出该假设在显著性水平α下为真的置信区间(通俗的讲，就是计算得到一个范围(rlow,rhi)，如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow<r<rhi)，那么原来的假设(相关系数=ρ)有（1-α）的把握成立)。

扩展资料

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。于是，著名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

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。相关系数是按积差方法计算，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。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。