相關(guān)系數(shù)多少算具有相關(guān)性？一般來(lái)說(shuō)，我們判斷強(qiáng)弱的主要依據(jù)是顯著性，而不是相關(guān)系數(shù)本身。但是當(dāng)你寫(xiě)論文的時(shí)候，你需要同時(shí)報(bào)告這兩個(gè)數(shù)據(jù)。相關(guān)性是一種不確定關(guān)系，相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線(xiàn)性相關(guān)程度的量。

相關(guān)系數(shù)多少算具有相關(guān)性？

一般來(lái)說(shuō)，我們判斷強(qiáng)弱的主要依據(jù)是顯著性，而不是相關(guān)系數(shù)本身。但是當(dāng)你寫(xiě)論文的時(shí)候，你需要同時(shí)報(bào)告這兩個(gè)數(shù)據(jù)。

相關(guān)性是一種不確定關(guān)系，相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線(xiàn)性相關(guān)程度的量。由于研究對(duì)象的不同，相關(guān)系數(shù)有幾種定義。

相關(guān)系數(shù)

也稱(chēng)為相關(guān)系數(shù)或線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)。它通常用字母R表示，用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性關(guān)系。

也稱(chēng)為多重相關(guān)系數(shù)。多重相關(guān)是指因變量與多個(gè)自變量之間的相關(guān)性。例如，某一商品的季節(jié)性需求與其價(jià)格水平和職工收入水平之間存在多重關(guān)聯(lián)。

首先對(duì)原始變量進(jìn)行主成分分析，得到新的線(xiàn)性關(guān)系綜合指數(shù)，然后利用綜合指數(shù)之間的線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)研究原始變量之間的相關(guān)性。

線(xiàn)性相關(guān)分析與線(xiàn)性回歸分析對(duì)數(shù)據(jù)的要求？

線(xiàn)性相關(guān)分析的數(shù)據(jù)要求：可以是連續(xù)數(shù)據(jù)，也可以是分類(lèi)數(shù)據(jù)。線(xiàn)性回歸分析的數(shù)據(jù)要求：自變量可以分為連續(xù)變量和連續(xù)變量，因變量必須是連續(xù)變量。分類(lèi)變量：如性別、國(guó)籍、受教育程度等，不能在數(shù)據(jù)之間加減。連續(xù)變量：例如，身高、體重、收入、溫度等。這類(lèi)有意義的數(shù)據(jù)可以平均，也可以加或減。

線(xiàn)性回歸和線(xiàn)性相關(guān)分析對(duì)數(shù)據(jù)有什么要求？

B，即β，表示回歸系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)代表自變量，即預(yù)測(cè)變量和因變量之間的相關(guān)性。為什么要標(biāo)準(zhǔn)化？因?yàn)樵跇?biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，每個(gè)自變量和因變量的單位可以統(tǒng)一，從而使結(jié)果更加準(zhǔn)確，減少因單位不同而引起的誤差。因此，結(jié)果取決于標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)和非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)，你不必看。

直線(xiàn)相關(guān)分析應(yīng)該注意哪些問(wèn)題？

1?；貧w分析應(yīng)該具有實(shí)際意義。不能隨意對(duì)兩個(gè)不相關(guān)的現(xiàn)象進(jìn)行回歸分析，而忽略事物的現(xiàn)象例如，對(duì)兒童身高和小樹(shù)生長(zhǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，既不合理，也不實(shí)用。另外，即使兩個(gè)變量之間存在回歸關(guān)系，也不一定是因果關(guān)系。它必須與專(zhuān)業(yè)知識(shí)相結(jié)合，才能做出合理的解釋和結(jié)論。

2. 對(duì)于線(xiàn)性回歸分析的數(shù)據(jù)，一般要求因變量y是正態(tài)總體中的隨機(jī)變量，自變量x可以是正態(tài)隨機(jī)變量，也可以是精確測(cè)量和嚴(yán)格控制的值。如果稍微偏離要求，一般對(duì)回歸方程中參數(shù)的估計(jì)影響不大，但會(huì)影響標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)中P值的真實(shí)性。

3. 在回歸分析中，應(yīng)首先繪制散點(diǎn)圖。如果有線(xiàn)性趨勢(shì)，則可以進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析；如果沒(méi)有明顯的線(xiàn)性趨勢(shì)，則應(yīng)根據(jù)分散分布的類(lèi)型選擇曲線(xiàn)模型，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后可以轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性回歸。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)線(xiàn)性條件不滿(mǎn)足時(shí)，計(jì)算回歸方程是沒(méi)有意義的。最好用非線(xiàn)性回歸方程的方法進(jìn)行分析。

4. 繪制散點(diǎn)圖后，如有特大、超小異常點(diǎn)（異常點(diǎn)），應(yīng)及時(shí)核對(duì)，糾正和消除因測(cè)量、記錄或計(jì)算機(jī)輸入造成的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。否則，異常值的存在將對(duì)回歸方程中系數(shù)a和B的估計(jì)產(chǎn)生很大的影響。

5. 回到直線(xiàn)而不延伸。線(xiàn)性回歸的應(yīng)用范圍一般局限于自變量的取值范圍，在此范圍內(nèi)的估計(jì)值稱(chēng)為插值；超出自變量取值范圍的計(jì)算值稱(chēng)為外推。如果沒(méi)有充分的理由證明線(xiàn)性回歸關(guān)系在自變量范圍之外仍然有效，則應(yīng)避免任意擴(kuò)展。

相關(guān)分析和線(xiàn)性回歸分析出現(xiàn)的結(jié)果不一致，是否是正常的，該怎么解釋?zhuān)?/h2>

相關(guān)分析和多元回歸分析是不同的概念。前者主要是分析兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，后者可以用來(lái)分析“因果關(guān)系”。相關(guān)性不一定有因果關(guān)系！如果在回歸分析中加入其他變量，因果關(guān)系的估計(jì)可能是站不住腳的。這種現(xiàn)象可能是由于回歸分析結(jié)果不合理和模型不可靠造成的。你可以去官方賬號(hào)看微博。