样本相关系数怎么求?
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等.此分析方法通常用于回归分析之前;相关分析与回归分析的逻辑关系为:先有相关关系,才有可能有回归关系。
相关系数（pearson相关系数）是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。有时pearson相关也称为积差相关或者积矩相关，基本原理是假设存在两个变量X和Y，则两个变量的皮尔逊相关系数可以通过以下公式进行计算：
式中E为数学期望，N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊相关系数。
SPSSAU举例如下：
从上表可知，利用相关分析去研究公司满意度和人际关系, 机会感知, 离职倾向, 工作条件共4项之间的相关关系，使用pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。
其中上表展示了各个变量的均值标准差以及相关系数等，例如：公司满意度的平均值为3.291，标准差为0.541，人际关系的平均值是3.748，标准差为0.616，机会感知的平均值3.322以及标准差为0.602，以此类推。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2022-11-24
样本相关系数是怎么得出的
1.在概率论计算中的应用
例1．若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。
解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的攻质推论，得ρXY = − 1。
例2．已知随机变量X、Y分别服从正态分布N(1，9)，N(0，16)且X，Y的相关系数
设，求证X，Z相互独立。
证明：由已知得E(X)=1，D(X)=9，E(Y)= 0，D(Y) = 16
由于正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布，知Z是正态变量。
根据数学期望的性质有
根据方差的性质有得
由于 E(XY) = Cov(X,Y) + E(X)E(Y) = − 6，
E(X) = D(X) + [E(X)] = 10
ρXZ = 0，X，Z不相关。
由于正态随机变量的相互独立与互不相关等价，故X,Z相互独立。
因此，一般情况下两个随机变量不相关不一定相互独立。不相关仅指随机变量之间没有线性关系，而相互独立则表明随机变量之间互不影响，没有关系。
2.在企业物流上的应用
【例】一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。
通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。
3.在聚类分析中的应用
【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。
由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = − 0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。
相关系数怎么计算
两个变量x,y的相关系数
分子为(xi-x平均数)禒(yi-y平均数)多少个数，一起求和
分母为两个变量的标准差的乘积
excel中的相关系数是如何计算出来的?
用统计函数中的CORREL函数,假设的两组数据为:A1:A10和B1:B10
在C1输入公式=CORREL(A1:A10,B1:B10)
相关系数就出来了,
以前我也不知有这个公式,我是用求标准差的办法设置的公式做了一个小模板,累死了,哈哈!
sperman相关系数怎么计算
相关系数γ =Σ ZxZy / (n-1)
相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本。
相关系数 又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。
相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。
γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关；
γ的绝对值越大，相关程度越高。
两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：
如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。
相关系数的计算公式为：
其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值，
为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。
为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为：
其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为：
使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、Σxi、Σyi、Σ■、Σxiy1、γ等数值，不必再列计算表
怎么看相关系数显著性检验表？
这里主要关注两个信息就够了，一个是n，那就是你的样本容量，比如n=100的话就是有100个被试，也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的行。另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性，一般0.05水平就够了，比如n=100显著性水平alpha=0.05时，相关系数显著性的临界值为0.195，也就是说这个条件下，只要相关系数r的绝对值在0.195以上，就可以认为此相关系数在0.05水平上显著。
另外，一般报告的原则是，报告统计量所达到的最高显著性水平，也就是如果你的数据达到0.01水平的显著，就不要说它在0.05水平显著了
如何计算相关系数
相关系数的计算公式见图片
怎样在excel中求相关系数
用CORREL函数可以求相关系数，格式为CORREL(array1,array2)，返回单元格区域 array龚 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。
相关系数多少算具有相关性？
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，因为你样本量的增浮造成了差异的增大，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。
1.在概率论计算中的应用
例1．若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。
解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的攻质推论，得ρXY = − 1。
例2．已知随机变量X、Y分别服从正态分布N(1，9)，N(0，16)且X，Y的相关系数
设，求证X，Z相互独立。
证明：由已知得E(X)=1，D(X)=9，E(Y)= 0，D(Y) = 16
由于正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布，知Z是正态变量。
根据数学期望的性质有
根据方差的性质有得
由于 E(XY) = Cov(X,Y) + E(X)E(Y) = − 6，
E(X) = D(X) + [E(X)] = 10
ρXZ = 0，X，Z不相关。
由于正态随机变量的相互独立与互不相关等价，故X,Z相互独立。
因此，一般情况下两个随机变量不相关不一定相互独立。不相关仅指随机变量之间没有线性关系，而相互独立则表明随机变量之间互不影响，没有关系。
2.在企业物流上的应用
【例】一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。
通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。
3.在聚类分析中的应用
【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。
由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = − 0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。
相关系数怎么计算
两个变量x,y的相关系数
分子为(xi-x平均数)禒(yi-y平均数)多少个数，一起求和
分母为两个变量的标准差的乘积
excel中的相关系数是如何计算出来的?
用统计函数中的CORREL函数,假设的两组数据为:A1:A10和B1:B10
在C1输入公式=CORREL(A1:A10,B1:B10)
相关系数就出来了,
以前我也不知有这个公式,我是用求标准差的办法设置的公式做了一个小模板,累死了,哈哈!
sperman相关系数怎么计算
相关系数γ =Σ ZxZy / (n-1)
相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本。
相关系数 又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。
相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。
γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关；
γ的绝对值越大，相关程度越高。
两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：
如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。
相关系数的计算公式为：
其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值，
为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。
为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为：
其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为：
使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、Σxi、Σyi、Σ■、Σxiy1、γ等数值，不必再列计算表
怎么看相关系数显著性检验表？
这里主要关注两个信息就够了，一个是n，那就是你的样本容量，比如n=100的话就是有100个被试，也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的行。另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性，一般0.05水平就够了，比如n=100显著性水平alpha=0.05时，相关系数显著性的临界值为0.195，也就是说这个条件下，只要相关系数r的绝对值在0.195以上，就可以认为此相关系数在0.05水平上显著。
另外，一般报告的原则是，报告统计量所达到的最高显著性水平，也就是如果你的数据达到0.01水平的显著，就不要说它在0.05水平显著了
如何计算相关系数
相关系数的计算公式见图片
怎样在excel中求相关系数
用CORREL函数可以求相关系数，格式为CORREL(array1,array2)，返回单元格区域 array龚 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。
相关系数多少算具有相关性？
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，因为你样本量的增浮造成了差异的增大，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。
相似回答