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事物或现象之间的关系是错综复杂的,但大致可以分为三种情况。第一种是因果关系,这种关系说明的是事物之间相互依存,互为因果的关系,是事物之间存在的一种必然关系,即一种引起与被引起的关系,因在前果在后的顺序是不能颠倒的。第二种是共变关系,例如夏天冷饮的销量和中暑人数的关系。当天气炎热时,两者都会增加,但通常我们不认为它们之间有什么因果关系。但事实上两者皆起因于天气炎热的因素,它们之间并没有直接的关系。第三种是相关关系,即两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的联系,但不是前面两种关系。
具有相关关系的两种现象之间的关系是比较复杂的,甚至可能包含有暂时甚至可能包含有暂时尚未认识的因果关系以及共变关系在内。例如,同一组学生的数学成绩和语文成绩的关系。
事物或现象的相关种类可以从方向、形态及变量个数诸多方面划分。
正相关是指两列变量变动方向相同,一列变量由大到小或由小到大变化时,另一列变量亦由大到小或由小到大变化。如身高与体重,身高越长,体重就越重。
负相关是指两列变量变动方向相反,一列变量由大到小或由小到大变化时,另一列变量反而由小到大或由大到小变化。例如随着计算练习次数增加或练习时间加长,计算错误就越少等等。
零相关是指两列变量之间没有关系,即一列变量变动时,另一列变量作无规律的变动,又称为无相关。如相貌与人的行为等现象之间的关系,都属于零相关。
直线相关是指两列变量中的一列变量在增加(或减少)时,而另一列变量随之而增加(或减少),或这一列变量在增加时,而另一列变量则相应地减少。它们之间存在一种直线关系,或线性相关。直线相关可用直线拟合。
曲线相关是指两列伴随相变化的变量,未能形成直线关系。曲线相关有很多种,不能用曲线拟合。
完全相关是指两列变量的关系是一一对应,完全确立的关系。在坐标轴上描绘两列变量时会形成一条直线。
强相关又称高度相关,即当一列变量变化时,与之相应的另一列变量增大(或减少)的可能性非常大。在坐标图上则表现为散点图较为集中在某条直线的周围。
弱相关又称低度相关,即当一列变量变化时,与之相对应的另一列变量增大(或减少)的可能性较小。亦即两列变量之间虽然有一定的联系,但联系的紧密程度较低。在坐标涂上表现出散点比较分散地分布在某条直线的周围,如图1。
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