相关关系 o相对与函数关系而言 o变量之间不十分严格的依存关系 o不能用精确的数学表达式来表达 o例如 教育投资——教育发展速度 >教师教学水平—学习效果 o相关系数—是用来描述变量之间变化方向和密切 程度的数字特征量,一般用r表示
相关关系 相对与函数关系而言 变量之间不十分严格的依存关系 不能用精确的数学表达式来表达 例如 ➢ 教育投资——教育发展速度 ➢ 教师教学水平——学习效果 相关系数——是用来描述变量之间变化方向和密切 程度的数字特征量，一般用ｒ表示
相关系数的含义 正相关 负相关 零相关 0<r<l 1<r<0 完全相关 °。。。 取值范围:-1<r<1
相关系数的含义 取值范围：-1<r<1
相关程度划分 高度相关:|r|>0.8 6中度相关:05<r4<08 低度相关:03<|r|<05 咎极弱相关:|r|<0.3(可视为不相关) 另外一种划分: 6高度相关:|r|>0.7 6中度相关:0.3<|r|<0.7 低度相关或弱相关:|r|<0.3(可视为不相关)
相关程度划分 高度相关：|r|>0.8 中度相关： 0.5<|r|<0.8 低度相关：0.3<|r|<0.5 极弱相关：|r|<0.3 （可视为不相关） 另外一种划分： 高度相关：|r|>0.7 中度相关： 0.3<|r|<0.7 低度相关或弱相关：|r|<0.3 （可视为不相关）
22相关系数计算 o相关系数类型 >单相关系数 >偏相关系数 o抽样样本的相关系数 全体的相关系数 >复相关系数 o相关系数显著性分析 >典型相关系数
2.2 相关系数计算 相关系数类型 ➢ 单相关系数 ➢ 偏相关系数 ➢ 复相关系数 ➢ 典型相关系数 抽样样本的相关系数 全体的相关系数 相关系数显著性分析
2.2.1单相关系数 o单相关系数—两要素间相关程度的测定 o Pearson相关系数计算 o为什么要进行相关系数显著性检验? o显著性检验方法 o例子
2.2.1单相关系数 单相关系数——两要素间相关程度的测定 Pearson相关系数计算 为什么要进行相关系数显著性检验？ 显著性检验方法 例子