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二元相关分析 (Correlation Analysis )　　　　　　　 有许多相关系数（correlation coefficient） 常用的相关系数是皮尔森 r（Pearson’s r）或简称为 r 皮尔森 r 的主要用途是在测量两个变数间线性相关的程度与正负方向， 这两个变数必须是区间层级的测量 分母的 与 分别代表变数x与 y的标准差，分子的 代表两个变数 x 与 y 的共同变异量（covariance） 皮尔森 r 具有如下的特质： 皮尔森 r 的值是在 -1.0到 +1.0 之间，当 r = 0 表示两个变数间没有线性关系 皮尔森 r 的值与二元回归模型中的标准回归系数相同 皮尔森 r 的值具有相对应关系，即变数 x 与变数 y 的相关系数和变数 y 与变数 x 的相关系数相等, 即 二、相关分析的假设检定 验证母体中两个变数间是否相关，也就是要检证母体相关系数 是否等於 0 １）设立假设： 虚无假设（ ）：　 ，母体相关系数等於 0，表示两变数在母体中不相关。 对立假设（ ）： ，母体相关系数不等於 0，表示两变数在母体中相关 ２）决定显著程度（ ? ） ３）设立决定规则： 如 p ?,拒绝H0 如 p ?,无法拒绝H0 ４）计算 p 值 ５）结论 回归分析假定自变数与依变数间具有因果关系 ,回归系数 b的解释是自变数对依变数的“影响力” 相关分析则不同，因为相关系数（correlation coefficient）仅在测量两变数间是否有关系，而不论这关系是否是因果关系 * 一、皮尔森 r *