文档介绍：什么是相关分析
相关分析是分析客观事物之间相关性的数量分析方法。许多事物或现象之间总是相互联系的，并且可以通过一定的数量关系反映出来。
函数关系：两事物之间一对一的关系。
统计关系：两事物之间的多对一和一对多。
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线性相关和非线性相关
统计关系还可以分为：
（1）线性相关：当一个变量的值发生变化时，另外的一个变量也发生大致相同的变化。在直角坐标系中，如现象观察值的分布大致在一条直线上，则现象之间的相关关系为线性相关或直线相关（Linear correlation）。
（2）非线性相关：如果一个变量发生变动，另外的变量也随之变动，但是，其观察值分布近似的在一条曲线上，则变量之间的相关关系为非线性相关或曲线相关（Curvilinear correlation）
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相关关系的种类
相关关系的种类：是否线性
线性相关
正相关
负相关
曲线相关
相关关系的种类：据变量的度量类型
定类变量和定类变量之间的相关
定序变量和定序变量之间的相关
定距变量和定距变量之间的相关
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相关关系的种类
相关关系的种类：是否线性
线性相关
正相关
负相关
曲线相关
相关关系的种类：据变量的度量类型
定类变量和定类变量之间的相关
定序变量和定序变量之间的相关
定距变量和定距变量之间的相关
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定类变量 定序变量 定距变量
定类变量  变量的一种，根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有＝与≠的数学性质。例如性别区分为男性和女性两类
定序变量  变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有＞与＜的数学特质。它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别（＝，≠）。例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲。
定距变量 也是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序及其距离的变量。它除了包括定序变量的特性外，还能确切测量同一类别各个案高低、大小次序之间的距离，因而具有加与减的数学特质。但是，定距变量没有一个真正的零点。
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相关分析的作用
判断变量之间有无联系
确定相关关系的表现形式及相关分析方法
把握相关关系的方向与密切程度
为进一步采取其他统计方法进行分析提供依据
用来进行预测
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相关分析和回归分析区别
相关分析：如果仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势，并用适当的统计指标描述。
回归分析：如果要把变量间相互关系用函数表达出来，用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值。
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散点图
通过观察散点图能够直观的发现变量之间的统计关系 以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。散点图以横轴表示两个变量中的一个变量，以纵轴表示另一个变量，将两个变量之间相对应的变量值以坐标点的形式逐一标在直角坐标系中，通过点的分布形状、分布模式和疏密程度来形象描述两个变量之间的相关关系。
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矩阵散点图：以矩阵的形式在多个坐标轴上分别显示多对变量间的统计关系。变量在那一行，那一行横坐标就是它。
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线性相关的度量—尺度数据间的相关性的度量
Pearson相关系数
相关系数的数值范围是介于–1与 +1之间:
如果|r| ' 0，表明两个变量没有线性相关关系。
如果|r| ' 1 ，则表示两个变量完全直线相关。线性相关的方向通过相关系数的符号来表示，“+”号表示正相关，“﹣”表示负相关。
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