Question

相关性分析的结果解释

Answer 1

相关性分析的结果解释如下：

spearman相关性分析结果解读是相关分析之前，需要先确认变量的类型。根据具体类型选择合适的相关系数，Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是连续数值型，且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况，还有说法认为其样本量应大于30。

spearman相关性分析结果解读特点：

生物和医学统计中，相关分析属于流程前端的探索性分析，研究变量间关系及性质，其结果在为下一步采取何种方法做出指引，为数据挖掘之前的基础工作，相关分析是回归分析的前提，回归分析是相关分析的进一步拓展。

在统计学中，皮尔逊积矩相关系数Pearsonproductmomentcorrelationcoefficient，有时也简称为PMCC通常用r或是ρ表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系线性相关的，取值范围在负1到正1之间，皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱。