相关分析(Correlatin Analysis)
定义:
相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。
与回归分析的差别:
相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中,所关心的是一个随机变量Y对另一个(或一组)随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ,所讨论的变量的地位一样,分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。
复相关:
研究一个变量 x0与另一组变量 (x1,x2,…,xn)之间的相关程度。例如,职业声望同时受到一系列因素(收入、文化、权力……)的影响,那么这一系列因素的总和与职业声望之间的关系,就是复相关。复相关系数R0.12…n的测定,可先求出 x0对一组变量x1,x2,…,xn的回归直线,再计算x0与用回归直线估计值悯之间的简单直线回归。复相关系数为
R0.12…n的取值范围为0≤R0.12…n≤1。复相关系数值愈大,变量间的关系愈密切。
偏相关:
研究在多变量的情况下,当控制其他变量影响后,两个变量间的直线相关程度。又称净相关或部分相关。例如,偏相关系数 r13.2表示控制变量x2的影响之后,变量 x1和变量x3之间的直线相关。偏相关系数较简单直线相关系数更能真实反映两变量间的联系。
偏相关系数、复相关系数、简单直线相关系数之间存在着一定的关系。