文档介绍：两变量关联性分析
第十一章
第一节线性相关
什么是相关?
当所研究的两个事物或现象之间,既存在着密切的数量关系,又不象函数关系那样,能以一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值,我们称这类变量之间的关系为相关关系,简称相关。
目的:研究事物或现象之间有无关系、关系的方向和密切程度。
线性相关(linear correlation)又称简单相关,用于双变量正态分布资料。
相关关系并不一定是因果关系,相关分析的任务就是对相关关系给以定量的描述。
第一节线性相关
线性相关的性质和相关之间的密切程度:
1. 正相关
2. 负相关
3. 无相关
4. 非线性相关
线性相关系数
(一)相关系数的意义
相关系数(coefficient of correlation)又称积差相关系数(coefficient of product-moment correlation),以符号r表示。
它是说明具有直线关系的两个变量间相关密切程度和相关方向的统计指标。
线性相关系数
(一)相关系数的意义
r>0:正相关;
r<0:负相关;
r=0:零相关;
|r|=l:完全相关。
相关系数没有单位,其值为-1≤r≤l
线性相关系数
Pearson相关系数的计算公式
(二)相关系数的计算方法
线性相关系数
(二)相关系数的计算方法
相关系数的计算
例:某地一年级12名女大学生的体重与肺活量数据如下,试问肺活量(L)Y与体重(kg)X有无相关关系?
体重X:42,42,46,46,46,50,50,50,52,52,58,58。
肺活量Y:,,,,,,,,,,,