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相关分析

概念介绍

相关分析属于数据分析流程前端的探索性分析,探究变量间关系及性质,能够简单有效说明两变量间存在什么关系,这些关系的常见描述语句有:线性相关、正相关、负相关等。

相关关系的分类

相关关系从不同的角度有不同的分类方式。

  • 按照相关关系的方向分类:正相关和负相关。
  • 按照相关关系强度划分:完全相关,弱相关和不相关。
  • 按照相关关系形态划分,可以分为线性相关非线性相关。在直角坐标系里,两个变量的观测值的分布大致在一条直线上,那么这两个变量之间的相关关系是线性关系;如果在直角指标系内,两个变量的观测值分布是一条曲线,那么它们之间的相关关系是非线性相关。
  • 按照变量的个数划分,可以分为单相关复相关偏相关单相关是两个变量之间的关系,这两个变量一个是因变量,一个是自变量。两个变量的相关关系分析也被称为二元变量相关分析。复相关是指三个或三个以上的变量之间的关系,即一个因变量对两个或两个以上自变量的相关关系。偏相关综合了单相关和复相关的特点,当一个变量与多个变量相关,但是只关心其中一个因变量与自变量的关系,需要屏蔽其他因变量对自变量的影响,这样的相关关系就叫做偏相关。

相关系数

要想更精确地描述变量间的相关关系,就要计算相关关系的相关系数。计算相关系数一般需要大样本,样本容量最好大于30个,这样才能比较准确反映两个变量间的关系。相关系数r的取值一般介于-1~+1之间。

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