相关分析

一、含义与分类

根据两个变量的关联变化方向，分为正相关、负相关、零相关、非线性相关

根据两个变量的属性，分为
皮尔逊相关--等距变量
肯德尔相关--定序变量
斯皮尔曼相关--等距和定序
克莱默相关--称名/分类变量

二、皮尔逊相关分析

1.适用条件：两个变量：均为连续性（等距）数据、总体正态分布、数据成对、线性关系、排除共变因素影响（即不同时受第三个因素影响）

三、相关系数

绝对值：0-1之间
>0.7 高相关
0.4-0.7 中相关
<0.4 低相关
注意：相关关系中不存在因果之别，两个变量是共变关系。

四

两个变量的属性

皮尔逊相关：等距变量

肯德尔相关：顺序变量

斯皮儿曼： 等距和顺序变量 【看两位老师打分是否一致】

克莱默相关：称名变量

观察散点图

计算相关系数

计算自由度

查得临界值

比大小，做决断

如果大于临界值，拒绝零假设 

公式

一个变量的标准分*另一个变量的标准分 的和

除以对个数

自由度 n-2

相关系数绝对值

大于0.70 高相关

0.40-0.70之间 中度相关

小于0.40 低度相关

线性相关：正相关&负相关

皮尔逊：两个变量等距

（2）2个变量是等级数距

（3）即数值又顺序

（4）2个名称变量

共变关系

A增大的时候B也在增大，或者A增大的时候X再减小

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