第1个回答 2024-07-26
结论是，样本相关系数是衡量两个变量之间关系强度和方向的统计工具，由卡尔·皮尔逊提出。它基于积差方法，通过计算两变量与其均值的离差乘积，反映线性相关程度。相关系数有多种名称，如线性相关系数、非线性相关系数和复相关系数，分别对应不同类型的线性或非线性关系。然而，相关系数的一个重要局限在于，它受到样本组数n的影响，当n较小时，相关系数的波动较大，可能会误导我们对变量关系的判断。特别是在n等于2的情况下，相关系数总是接近于1，这并不意味着关系密切。因此，当样本容量有限时，我们不能仅凭相关系数的大小就断定变量间的密切关系，需要结合其他分析方法来综合评估。相关表和相关图虽然能展示变量间的关联，但不能准确衡量相关程度，这需要借助相关系数的精确计算来判断。