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  3. 试述相关关系的判断方法，并举例说明。

试述相关关系的判断方法，并举例说明。

admin2016-11-15  58
问题 试述相关关系的判断方法，并举例说明。
选项
答案相关关系的判断方主要有表格法、图示法和相关系数法。 1．表格法 表格法是根据两个相关变量关系的数值编制而成的数据表，初步看出各变量之间的相关关系算相关系数的基础：即自变量X与因变量y的般称为相关表。通过相关表同时相关表还是绘制相关图根据资料是否分组，相关表有简单相关表和分组相关表两种。 (1)简单相关表 简单相关表的编制方法是：先将自变量的值按照从小到大的顺序排列出来，然后将因变量的值对应列上而编排成的表格。 (2)分组相关表 如果原始资料很多，运用简单相关表来表示就很难使用了。为了捧除偶然因素的影响和使资料表达更简明，就要将原始资料进行量组，然后编制相关表，这种相关表称为分组相关表，分组相关表色括单变量分组表和双变量分组表两种。 2．图示法 将现象之间的关系通过图像来表示，这种图像称为相关图。在坐标图上，以横轴表示自变量，纵轴表示因变量，标出每对变量值的坐标点(散布点)，表示其分布状况的图形即为相关图。相关图又称为散点图、散布图。通过相关图可以大致看出两个变量之间有无相关关系，以及相关的形态、方向和密切程度。其判断方法如下： (1)强正相关。当变量x的数值增大时，变量y的数值也明显增大，相关点的分布集中呈直线形状，说明这两个变量间是强正相关。 (2)弱正相关。当变量z的值增大时，变量y的值也增大，但其相关点的分布比较分散，这表明两个变量间是弱正相关。 (3)强负相关。若变量x的数值增大时，变量y的数值显著减少，相关点的分布集中呈直线状，这反映了两个变量间的强负相关。 (4)弱负相关。若变量x的数值增大时，变量y的数值趋于下降，但相关点的分布较松散，这是两个变量间弱负相关的图像。 (5)非线性相关(曲线相关)。当变量x的数值增大时，各相关点的分布呈曲线状，这是非线性相关的表示。 (6)不相关。在图像上各相关点很分散，它说明变量x和变量y没有相关关系。 3．相关系数法 相关系数是在直线相关条件下，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。通常用r表示相关系数。相关系数比相关图更能概括表现相关的形式和程度。根据相关系数的大小，或把若干相关系数加以对比，可以发现现象发展中具有决定意义的因素，因而相关系数对于判断变量之间相关关系的密切程度具有重要的作用。 相关系数的数值范围是在-1和+l之间，即-1≤r≤1。计算结果，r>0为正相关，r<0为负相关。相关系数r的数值越接近于1(+1或-1)，表示相关关系越强，越接近于0，表示相关关系越弱。如果r=l或r=-1，则表示两个现象完全直线相关。如果r=0，则表示两个现象不是直线相关。但需要注意的是，r只表示x与y的直线相关密切程度，当r很小甚至等于零时，并不一定表示x与y之间就不存在其他非直线类型的相关关系。
解析
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