1. 如何说明两个变量之间的相关性
1&4、输出的两个分析结果里面，上面的那个结果，每个变量有两行结果，第一行是相关系数，第二行是显著性水平，即P-值。下面的结果，数值上只给了相关系数的大小，标记星号的，说明相关性检验的P-值是小于0.01的，也就是说在显著性水平是0.01的时候，认为标星号的变量之间的相关关系是显著的。
2、相关系数不管高低都可以使用回归分析计算出来一个回归方程，但是这个回归方程结果在应用时的可参考性就受到影响了，尤其是以回归分析来判断变量的影响性大小的时候，由于变量之间如果存在很大的相关性，做回归分析就会存在多重共线性问题，本来不重要的变量由于这个问题在结果可能会表现的很重要。
如果仅仅是拿方程做预测的话，影响会小些。如果存在多重共线性的话，可以使用主成分回归的方式。
3、一般来说，判断两个变量的相关强度的话，更注重的是显著性检验得到的p-值，更有可比性些。
2. 如何说明两个变量之间的相关性关系
说明它的量用单位是一样的。
3. 两个变量之间的相关程度
积差相关系数
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数。 依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数），将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数。将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
4. 两个变量之间的相关关系有几种
相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的，如果差别有统计学意义，则说明两个变量之间存在相关关系。
在已经检验两个变量存在相关关系的情况下，相关系数的绝对值越趋近于1，则两个变量相关关系越密切，越趋近于0，则两个变量相关关系越不密切。
5. 要了解两个变量间的相关性
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
相关性横跨了几乎所有象限，在上述的各种相关性过滤方法中，没有哪一种是“最好的办法”，因为对于相关性来说，不存在“杀手级”的方法。支持多种发现方法，多种过滤方法，具有灵活性，并支持多种移动平台的服务才会更具竞争优势。
由相关性驱动的互联网，其影响深远而广泛。
6. 如何说明两个变量之间的相关性?
首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去(两列),在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果。
7. 几个变量之间的相关性
刚看了一篇外文文献，其中提到了几个变量之间的相关性分析。
作者用SPSS得出A与B的相关性系数约为0.09，但显著性水平大于0.05即不显著。随后继续作回归性分析(未阐明是否是多元线性)结论是BETA 值0.35，显著性水平小于0.05。因此有个疑问，既然相关性分析得出的结论是两已经不显著相关了，为何还要继续回归分析，回归分析不是得出具体的何种相关关系系数的吗?求正解。一种解释是:
1、相关与回归在只有两个变量的情况下其实说的差不多是一回事。
2、多变量情况下，可以用回归做预测，考虑调节变量，共线性问题，和多元回归一些其他功能，所以，继续做回归，还是两个变量，真的没必要，如果多变量情况下，还是可以考虑的。
8. 如何说明两个变量之间的相关性相同
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，判定指标是相关系数的R值。
而双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性，测量它们之间的预测或解释的能力。双变量统计分析技术包括：相关分析和回归分析。
两者为不同的概念，所指含义不一样，意义也不一样。
9. 如何说明两个变量之间的相关性是否相等
①可比性。将A与B采用相同的方法编码到一个“内容维度×认知维度”的二维矩阵中，对两个二维矩阵中的单元格赋值后进行系统计算的结果，即为任意两个变量之间的一致性。为了保证变量之间的可比性，需要对每个单元格的值进行总和为1的比值标准化处理，之后根据计算一致性系数是否介于0和1之间。据此看出：p值越接近1，被测变量之间的一致性水平越高，达到1时呈现完美状态。
②相关性。它是指两个变量的关联程度。一般地，从散点图上可以观察到两个变量有以下三种关系之一：两变量正相关、负相关、不相关。如果一个变量高的值对应于另一个变量高的值，相似地，低的值对应低的值，那么这两个变量正相关。在土壤中，孔隙率和渗透度就具有典型的正相关。反之，如果一个变量高的值对应于另一个变量低的值，那么这两个变量负相关。如果两个变量间没有关系，即一个变量的变化对另一变量没有明显影响，那么这两个变量不相关。
10. 两个变量之间有一定的相关性
双变量分析目标是确定两个变量之间的相关性，测量它们之间的预测或解释的能力。双变量统计分析技术包括：相关分析和回归分析。
双变量正态分布是一种变量分布，原因是设X，Y均为正态分布，均值方差分别为uX，uY和varX和varY，则-Y也为正态分布，其均值方差为-uY和varY，所以由两个独立正态随机变量的和仍为正态的。
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