样本相关系数与总体相关系数有什么不同？

Question

如题所述

Answer 1

相关系数是结合样本中数据的相关性计算出来的
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。

Answer 2

不是说样本总体之间没有相关系，只是相关性比较小，不足以用来估计总体的状况。
否则估计结果很有可能是不正确的。
一般相关系数大于0。7才是高度相关的。

Answer 3

区别：
两个定序测量数据之间也用样本相关系数，不能用总体相关系数。
总体相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数。
如前后两次考试成绩的相关就适合用样本相关系数相关。
样本相关系数相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的。
如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。两次考试的排名数据适用于样本相关系数相关。
扩展资料
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，相关系数有如下几种定义方式。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r
表示，用来度量两个变量间的线性关系。
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。
参考资料来源：搜狗百科-相关系数