pearson相关系数r的取值范围（皮尔森相关系数的意思）

相关性越强：相关系数r越接近于1或-1,或者X值减小而Y值增大时两个变量为负相关,r值表示在样本中变量间的相关系数,r值表示在样本中变量间的相关系数,相关性越强：相关系数越接近于1或-1,则两变量相关性越强,皮尔逊相关系数的适用范围：当两个变量的标准差都不为零,系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。

本文目录

• 皮尔森相关系数的意思
• 请问spss在pearson相关性分析中r值的负值与正值代表什么意思
• 皮尔逊相关分析r等于多少是弱或着中或者高
• 如何理解皮尔逊相关系数
• pearson相关系数的数值为多少证明有相关性标准是什么谢谢！！
• 皮尔逊(Pearson)相关系数
• 皮尔森系数与斯皮尔曼等级相关系数在生物信息学上的使用
• pearson相关系数r的值如何判断正负的
• 皮尔逊相关系数的适用条件

皮尔森相关系数的意思

spss皮尔森相关系数分析表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。

一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。

spss皮尔森相关系数分析研究报告：

相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：

相关系数 0.8-1.0 极强相关。

以上内容参考：百度百科-Pearson相关系数

请问spss在pearson相关性分析中r值的负值与正值代表什么意思

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。

P》0.05表明没有相关性，P《0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。

SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

扩展资料

相关系数r的绝对值越大，相关性越强：相关系数r越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关，0.6-0.8 强相关，0.4-0.6 中等程度相关，0.2-0.4 弱相关，0.0-0.2 极弱相关或无相关。

对于x、y之间的相关系数r ：当r大于0小于1时表示x和y正相关关系，当r大于-1小于0时表示x和y负相关关系，当r=1时表示x和y完全正相关，r=-1表示x和y完全负相关，当r=0时表示x和y不相关。

如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。

皮尔逊相关分析r等于多少是弱或着中或者高

0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关这是比较常见的一个pearson相关系数临界标准

如何理解皮尔逊相关系数

　　皮尔逊相关系数是一种度量两个变量间相关程度的方法。它是一个介于 1 和 -1 之间的值，其中，1 表示变量完全正相关， 0 表示无关，-1 表示完全负相关。　　在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs，文章中常用r或Pearson’s r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。　　在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。

pearson相关系数的数值为多少证明有相关性标准是什么谢谢！！

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。

扩展资料：

（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|《0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|《0.5，可认为两变量低度相关；|r|《0.3，可认为两变量基本不相关。

（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|《0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|《0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|《0.4，可认为两变量低度相关；|r|《0.2，可认为两变量基本不相关。

（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|《0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|《0.4，可认为两变量弱相关；|r|《0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。

参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

皮尔逊(Pearson)相关系数

1、协方差能完美的解释两个变量之间相关的方向，但在解释强度上却不太行，举个例子：每个变量都是有量纲的，这里假设变量x的量纲为距离，可以是米，也可以是千米，甚至可以是光年，针对协方差的量纲问题，统一除以同样的量纲就可以搞定。正态分布标准化需要除以标准偏差，标准偏差的量纲与变量一致，这样就可以消除量纲了。让每一个变量x与变量x的均值的差，都除以x的标准偏差Sx，变量y也同理，则有以下关系式：（该关系式即为皮尔逊相关系数，简称相关系数，可以认为是协方差的标准化）。

上图中，r即为相关系数，Sxy为协方差。

2、皮尔逊相关系数的范围

皮尔逊相关系数不关心变量的量纲是什么，只关心变量x值距离平均值 变动了多少个标准偏差，也就是自己跟自己比，少拿量纲吓唬人。

3、由1、2解读可知，Pearson相关系数的范围是在之间，下面给出 Pearson相关系数的应用理解 ：

假设有X，Y两个变量，那么有：

(1) 当相关系数为0时，X变量和Y变量不相关；

(2) 当X的值和Y值同增或同减，则这两个变量正相关，相关系数在0到1之间；

(3) 当X的值增大，而Y值减小，或者X值减小而Y值增大时两个变量为负相关，相关系数在-1到0之间。

注：相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：

0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关

4、Pearson系数的适用范围

当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于：

(1)、两个变量之间是*****线性关系*****，都是*****连续数据*****。

(2)、两个变量的总体是*****正态分布*****，或接近正态的单峰分布。

(3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。

5、Pearson相关系数的举例 上图中，几组(x,y)的点集，以及各个点集中和之间的相关系数。我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向（第一排），而不是相关性的斜率（中间），也不是各种非线性关系（第三排）。请注意：中间的图中斜率为0，但相关系数是没有意义的，因为此时变量是0。

参数说明：

1）输入：x为特征，y为目标变量. 2）输出：r： 相关系数 之间，p-value: p值。 注： p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。

下面看示例：

样本数：1000

特征数：3（总共3维）

重要特征：1

皮尔森系数与斯皮尔曼等级相关系数在生物信息学上的使用

皮尔森相关系数 在所有相关系数的计算方法里面，最常见的就是皮尔森相关。皮尔森相关系数也称皮尔森积差相关系数，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，Xi、Yi与X、Y分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。SX SY分别为样本标准差。 假设样本可以记为(Xi ，Yi)，则样本Pearson相关系数为： 公式是抽象的，我们利用几组值就可以更好理解相关系数的意义。从皮尔森相关系数定义来看，如果两个基因的表达量呈线性关系（数学上，线性相关指的是直线相关，指数、幂函数、正弦函数等曲线相关不属于线性相关），那么两个基因表达量的就有显著的皮尔森相关系性。下面用几组模拟数值来测试一下： 斯皮尔曼等级相关 斯皮尔曼等级相关（Spearman’s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级线性关系的资料。 公式长这样~ n为等级个数，d为二列成对变量的等级差数 简单点说，斯皮尔曼相关就是无论两个变量的数据如何变化，符合什么样的分布，我们只关心每个数值在变量内的排列顺序。如果两个变量的对应值，在各组内的排序顺位是相同或类似的，则具有显著的相关性。|r|的取值与相关程度 相关系数r的取值范围是-1≤r ≤ 1，一般取小数点后两位。 r的正负号表明两变量间变化的方向； |r|表明两变量间相关的程度， r》0表示正相关， r《0表示负相关， r=0表示零相关。 |r|越接近于1，表明两变量相关程度越高，它们之间的关系越密切。但是由样本算得的相关系数是否有统计学意义，还应作假设检验。 适用范围与计算方法选择 Spearman 和Pearson相关系数在算法上完全相同. 只是Pearson相关系数是用原来的数值计算积差相关系数, 而Spearman是用原来数值的秩次计算积差相关系数。 1.Pearson相关系数适用条件为两个变量间有线性关系、变量是连续变量、变量均符合正态分布。 2.若上述有条件不满足则考虑用Spearman相关系数 3.对于同一量纲数据建议Pearson，例如mRNA表达量数据，计算不同mRNA表达量的相关系数；对于不同量纲数据，可考虑Spearman相关系数，例如mRNA表达量与某表型数据（株高、产果量、次生化合物含量等）。 相关系数的缺点与注意事项 需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。 因此高通量测序项目，一般建议 10个 以上样本才计算相关系数，这样其可靠性更高。 参考自： http://www.omicshare.com/forum/thread-556-1-1.html

pearson相关系数r的值如何判断正负的

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。

P》0.05表明没有相关性，P《0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。

SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

相关系数r的绝对值

皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。

系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

皮尔逊相关系数的适用条件

    皮尔逊相关系数的适用条件：当两个变量的标准差都不为零。两个变量之间是线性关系，都是连续数据。两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。

   皮尔逊相关系数衡量随机变量X与Y线性相关程度的一种方法，相关系数的取值范围是。相关系数的绝对值越大，则表明X与Y相关度越高。当X与Y线性相关时，相关系数取值为1（正线性相关）或-1（负线性相关）。

皮尔逊相关系数的适用范围：

• 当两个变量的标准差都不为零。

• 两个变量之间是线性关系，都是连续数据。

• 两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。

• 两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。

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理解皮尔逊相关系数：

• 两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数

• 以看做是两组数据的向量夹角的余弦