皮尔逊相关系数.pdfVIP

其中 n 为样本量， 分别为两个变量的观测值和均值。r 描述的是两个变量间线性相关强弱 的程度。r 的取值在-1 与+1 之间，若r＞0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大， 另一个变量的值也会越大；若 r＜0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个 变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。 若 r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式） 利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用 t 统计量对总体相关系数为 0 的 原假设进行检验。若 t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若 t 检验不 显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的 皮尔逊相关系数 又称“皮尔逊积矩相关系数”，对两个定距变量（例如，年龄和身高）的 关系强度的测量，简写τ。这一测量也可用作对显著性的一种检验，其方法是检验解消假设： 总体中的τ值为 0。若样本τ实际上不等于0，则解消假设可加否定，从而我们可以满意地 看到，这两个变量不是无关的，在统计显著性层次上它们是有关的。例如，若我们有一个较 大的样本，并发现一个高的样本值τ（例如，90），那么我们不妨否定这一解消假设：这个 样本是来自一个其真正的τ值为 0 的总体，因为假若真正的总体值是0，我们就不可能单纯 碰巧取得一个如此高的样本。τ的变化从-1 （全负关系），通过0 （无关系或无关性），到+1 （全正关系）。从直线关系和曲线关系之间的关系来说，τ是对直线关系的一种测量。对τ 有两个主要的解释：（1）τ2＝所解释的方差额。（2）τ测量围绕回归线散布的程度，也就 是说，它告诉我们，我们用回归线可预测的准确程度有多大。 1、建立数据库 2、按 analyzecorrelatebivarizte 顺序单击菜单项，展开一个对话框，在 correlation coefficients 中就有Pearson 相关系数的选项 简单相关系数又称皮尔逊相关系数，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度。样本的简单 相关系数一般用r 表示，计算公式为： 其 n 为样本量，分别为两个变量的观测值和 均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r 的取值在-1 与+1之间，若r＞0，表 明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r＜0，表明两 个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相 关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但 有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。 利用样本相关系数推断总体中两个变量是 否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝 原假设，即两个变量是线性相关的；若 t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不 是线性相关的。单尾检验及双尾检验的判断：假定鱼缸里只有2条金鱼,这时恰巧要检验雌 雄,就用双尾检验,但若此时不检验,缓几天再检,当池子里的鱼有3或5条时检验,需用单尾 检验法,方可检验完毕! 答案不错，终于明白了·就是说，两条金鱼的时候，他们是雌是雄 都有可能，所以是不存在线性关系的，因此要用双尾检验；如果过几天有了小金鱼，说明这 两条金鱼一定是一雌一雄，因此存在线性关系，即用单尾检验。 SPSS pearson （皮尔逊相关系数）看r值还是P值，确定相关性？ 两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值， 是 检 验 两 变 量 在 样 本 来 自的总 体 是 否 存 在 和 样 本 一 样 的相 关 性 。 U