一.相关分析的基本概念
1、变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。
2、函数关系：是一一对应的确定性关系
3、统计关系：一个变量的值不能由另一个变量的值唯一确定
4、相关分析：衡量事物之间，或称变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。
5、相关分析的方法：散点图、计算相关系数
6、如果相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，记为p；如果是根据样本数据计算而来的，则称为样本相关系数，记为r。
7、（0,1]:表示变量间存在正相关关系，即两个变量的相随变动方向相同；
【-1，0）:表示变量间存在负相关关系，即两个变量的相随变动方向相反；
|r|为1时，二者为函数关系
|r|>=0.8，视为高度相关
0.5< |r|<0.8，视为中度相关
|r|<0.3，可视为不相关
在一般情况下，总体相关系数P时未知的，往往是用样本相关系数r作为总体相关系数P的估计值。
二.二元定距变量的相关分析
1、二元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进行分析。根据所研究的变量类型不同，又可以分为二元定距变量的相关分析和二元定序变量的相关分析。
2、在二元变量的相关分析过程中比较常用的相关系数为：Pearson简单相关系数，Spearman和Kendall‘s tua-b等级相关系数。
3、定义：二元定距变量的相关分析是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数、对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。
（定距变量又称间隔（interval）变量，它的取值之间可以比较大小，可以用加减计算出差异的大小，例如，年龄、收入、成绩等）
4、pearson简单相关系数
三.二元定序变量的相关分析
1、 定序变量又称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系。
例如：“最高学历”变量的取值是：
1-小学及以下
2-初中
3-高中
4-大学专科。。。。。
由小到大的取值代表学历的高低
四.偏相关分析
1·、偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程。
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