从本节例 1 可以看出, 一些成对数据具有明显的相关性, 且在绘制出散点图后可以用一条直线进行拟合, 也就是说具有线性相关性. 在这种情况下, 我们如何进一步描述成对数据的线性相关程度呢?
设由变量 和 获得的两组数据分别为 和 , n), 其对应关系如表 8-2 所示.
表 8-2
①
其中, ,它们分别是这两组数据的算术平均数.
不等式 的证明不作要求, 本节的课后阅读“相关系数的几何意义”将给出直观的解释.
可以证明,相关系数 的值满足 越接近 1,两个变量的线性相关程度越高; 越接近 0,两个变量的线性相关程度越低. 时,当 的值由小变大, 的值具有由小变大的变化趋势,称这种相关为正相关; 时,当 的值由小变大, 的值具有由大变小的变化趋势,称这种相关为负相关.
相关系数 描述的是两个变量之间线性关系的方向与程度, 是一种定量分析的方法. 相关系数具有以下特点:
(1)相关系数的计算公式关于 和 这两个变量是对称的. 画散点图时, 不论以哪个变量作为横轴 (纵轴), 所得的相关系数都一样.
(2)两个变量的相关系数与这两个变量的单位无关. 例如, 在计算身高与体重的相关系数时, 身高单位不管取 “米”还是 “厘米”, 相关系数的结果都一样.
(3)与平均数和标准差一样,相关系数不仅会受到数据量多少的影响, 也会受到少数异常值较大的影响.