相关系数的实际意义
相关系数的意义是什么？
相关系数的意义是什么？
相关系数是由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
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；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。
相关指数的实际意义？
相关系数是在直线相关条件下，表明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的综合性指标。一般用样本数据计算，记为r，没有单位，统计学中一般在－1～＋1之间。 相关指数是用于表示多个现象在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。
相关指数的实际意义？
相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标，一般情况下，相关系数越大表明相关程度就越高。但是，相关系数只有相对意义，没有绝对意义。也就是说，0.99不代表相关程度一定就高，0.44也不代表相关程度一定就低，这与样本空间的大小有关。实际工作中，只要相关关系显著，不必刻意追求高的相关系数。
不同样本空间大小有一个临界相关系数值，若统计值高于它，就代表相关关系显著，否则为不显著。若有30组数据，临界相关系数为0.361，0.44的相关系数代表相关关系显著；若只有3组数据，临界相关系数为0.997，0.99的相关系数仍代表相关关系不显著。因此，统计相关系数必须与临界相关系数对比之后才有意义。
许多人在做相关分析时，得到了0.9的相关系数，就得出相关关系很好的结论，实在是太离谱了，因为0.9很可能代表相关关系极不显著，^_^
若在论文中标注相关系数的数值时，必须同时标注临界相关系数的数值才有意义，很多人对此并不了解，以为有一个较高的数值即可，其实是误解了相关系数的真正含义。