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相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度
利用相关系数进行变量间线性关系的分析步骤
利用样本数据计算样本相关系数r
对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
原假设H~0~:两总体无显著线性关系,存在零相关
检验统计量:对不同类型的变量应采用不同的检验统计量
计算检验统计量的观测值和对应的概率P值
决策
Pearson简单相关系数
用来度量两数值型变量间的线性相关关系
式中，n为样本量；x~i~和y~i~分别为两变量的变量值
Pearson简单相关系数的检验统计量为t统计量，其数学定义为：
式中，t统计量服从n-2个自由度的t分布
Spearman等级相关系数
主要用来度量定序型变量间的线性相关关系。如：不同年龄段与不同收入段
Kendall τ相关系数
采用非参数检验方法度量定序型变量间的线性相关关系
1. 关于相关系数，下列说法正确的是_______
A 相关系数反映了两个变量间非线性相关的强弱程度
B 相关系数r的取值在0~1之间
C r=0表示两变量不存在线性相关关系
D r>0表示两变量存在负的线性相关关系
2. 关于Pearson简单相关系数，下列说法正确的是___:
A 用来度量两定序型变量间的线性相关关系
B 检验统计量为t统计量
C 取值范围在1~2之间
D 以上说法均不正确
1=>C 2=>B
