相关分析之一——有关与无关
寻找变量间的关系是科学研究的首要目的。变量间的关系最简单的划分即:有关与无关。
在统计学上，我们通常这样判断变量之间是否有关：如果一个变量的取值发生变化，另外一个变量的取值也相应发生变化，则这两个变量有关。如果一个变量的变化不引起另一个变量的变化则二者无关。
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性别与四级英语考试通过率的相关统计
表述：统计结果显示，当性别取值不同时，通过率变量的取值并未发生变化，因此性别与考试通过率无关。
自变量的不同取值在因变量上无差异，两变量无关。
自变量的不同取值在因变量上有差异，两变量有关。
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统计结果显示，当性别取值不同时，收入变量的取值发生了变化，因此性别与月收入有关。
自变量
因变量
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变量关系的统计类型
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相关分析之二——关系强度
变量关系强度的含义:指两个变量相关程度的高低。统计学中是以准实验的思想来分析变量相关的。通常从以下的角度分析：
A）两变量是否相互独立。
B）两变量是否有共变趋势。
C）一变量的变化多大程度上能由另一变量的变化来解释。
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变量关系强度测量的主要指标
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相关分析之三——关系性质
直线相关与曲线相关
正相关与负相关
完全相关与完全不相关
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一、列联相关
（一）列联分析的基本原理
自变量发生变化，因变量取值是否也发生变化。
比较边缘百分比和条件百分比的差别。
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卡方测量用来考察两变量是否独立(无关)。
其原理是根据这一概率定理：若两变量无关，则两变量中联合事件发生的概率应等于各自独立发生的概率乘积
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在列联表中，这一定理就具体转化为：若两变量无关，则两变量中条件概率应等于各自边缘的概率乘积。反之，则两变量有关，或称两变量不独立。
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