相关性家庭作业帮助写作服务，相关性学术论文写作帮助和项目帮助

相关性家庭作业帮助

相关性是一个统计量度，表明两个或多个变量在一起波动的程度。正相关表明这些变量平行增加或减少的程度;负相关表示一个变量随着另一个变量的增加而增加的程度。

相关系数是对一个变量的值的变化预测改变为另一个的值的程度的统计量度。当一个变量的波动可靠地预测另一个变量的相似波动时，往往有一种倾向认为这意味着一个变量会导致另一个变量的变化。然而，相关性并不意味着因果关系。例如，可能会有类似的影响两个变量的未知因素。

这里有一个例子：一些研究报告说，电视儿童观看的数量与他们成为恶霸的可能性之间呈正相关。媒体报道通常引用这样的研究表明，观看很多电视会导致儿童成为恶霸。然而，研究只报告相关性，而不是因果关系。可能还有一些其他因素 – 如缺乏父母监督 – 可能是影响因素。

相关性是一种统计技术，可以显示变量对是否以及如何相关。例如，高度和重量是相关的;较高的人往往比较短的人重。关系并不完美。身高相同的人体重不同，你可以轻易地想到两个人，你知道哪个较短的人比较高的人重。然而，5’5“的平均体重小于5’6”的平均体重，平均体重小于5’7“的平均体重，相关性可以告诉你如何人民权力的很大变化与其高度有关。

虽然这种相关性相当明显，但您的数据可能包含未预期的相关性。你也可能怀疑有相关性，但不知道哪个是最强的。智能相关分析可以更好地了解您的数据。

确定相关性的技术

有几种不同的相关技术。调查系统的可选统计模块包括最常见的类型，称为Pearson或产品 – 时刻相关。该模块还包括称为部分相关的这种类型的变体。当您想要查看两个变量之间的关系同时删除一个或两个其他变量的影响时，后者是有用的。

像所有统计技术一样，相关性仅适用于某些类型的数据。相关性用于可量化数据，其中数字是有意义的，通常是某种数量的数量。它不能用于纯粹的分类数据，例如性别，购买的品牌或喜爱的颜色。

评分量表

评级量表是一个有争议的中间案例。评分量表中的数字有意义，但意思不是非常精确。他们不像数量。数量（如美元），1和2之间的差异与2到3之间是完全相同的。有了评级量表，情况并非如此。您可以确定受访者认为评级为2，评级为1，评级为3，但您无法确定他们认为是正确的中间。如果你标注了你的量表的中点（你不能认为“好”是“优秀”和“公平”之间的一半），这一点尤其如此。

大多数统计学家说你不能使用与评级量表的相关性，因为技术的数学假定数字之间的差异是完全相同的。然而，许多调查研究人员确实使用与评级量表的相关性，因为结果通常反映了现实世界。我们自己的立场是您可以使用与评级量表的相关性，但您应该小心谨慎。使用数量时，相关性可提供精确的测量。在使用评级量表时，相关性提供一般指示。

因果关系或因果关系是一个变量影响另一个变量的能力。第一个变量可能使第二个变量存在或可能导致第二个变量的发生波动。

因果关系经常与相关性混淆，这表明两个变量平行增加或减少的程度。然而，相关本身并不意味着因果关系。可能有第三个因素，例如，这是造成这两个变量的波动的原因。

据报道，有统计学意义的显着相关性，例如黄车与事故发生率较低。这并不表示黄色汽车更安全，只是黄色汽车涉及事故。第三个因素，例如黄色车购买者的个性类型，更可能与油漆本身的颜色有关。

原因解释

假设你有工作，每小时收取一定的费用。你工作的时间越多，收入就越多，对吧？这意味着两个事件之间有一个关系，而且一个事件的变化（工作时间）会导致另一个事件发生变化（收入）。这是行动中的因果关系！

因果关系表示两个事件之间的关系，其中一个事件受到另一个事件的影响。在统计上，当一个事件或变量的值由于其他事件而增加或减少时，据说有因果关系。

我们刚刚看到的每个事件也可以被认为是变量，随着工作时间的增加，收入的增加也是如此。相反，如果你工作时间较少，你会赚更少的钱。确定因果关系并不总是像我们刚刚探索的工作和收入的例子一样简单。我们进一步挖掘因果关系，看看如何通过看一些其他的情况容易被误解。