相关系数的显著性判断,相关关系的显著性检验

相关系数的显著性判断,相关关系的显著性检验

相关系数的显著性检验也包括两种情况：一种情况是样本相关系数r与总体相关系数ρ的比较；另一种情况是通过比较两个样本r的差异(r1 -r2)推论各自的总体ρ1和ρ2是否有差异。一一般认为，相关系数在0-0.2之间不相关或极弱相关，0.2-0.4之间弱相关，0.4-0.6之间中等相关，0.6-0.8之间强相关，0.8-1 极强相关常用t 检验来检验Pearson相关系数的显著性：其中，n 为样

相关性系数越接近1,表明变量之间的相关性越强，当相关系数越接近0,表明变量之间的相关性越弱。当相关性系数的绝对值介于0.1~0.3之间时，一般认为变量间存在弱相关；当相关系数的绝对当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系；当相关系数为正数时，表示两个变量之间呈正相关关系；当相关系数为负数时，表示两个变量之间呈负相关关系。在进行Pearson相

(ˉ▽ˉ；) 连续数据，满足正态分布，判断是否具有线性的相关性的时候使用皮尔逊相关系数较为合适，如果不满足条件的话，我们应该使用斯皮尔曼相关系数。2 斯皮尔曼相关系数计算我们举一个身高和相关系数的显著性检验相关系数的显著性检验一般情况下，总体相关系数ρ是未知的，通常是将样本相关系数r作为ρ的近似估计值。但由于r是根据样本数据计算出来

R=-1,表明X Y 负相关，相关程度很强；显著检验【为什么】因为相关系数通常是根据样本数据计算出来的，而样本一般是随机的，所以相关系数是一个随机变量，其取值具有一定的偶然性。两则可直接算出r的值.由于样本相关系数r是相关系数的估计值，所以，r的绝对值越接近1，与之间的线性相关关系越显著. 当r>0时，称与正相关；当r<0时，称与负相关. 而当r 的绝对