科学研究中常用的两种易混淆的数据统计分析方法

相关系数是由英国统计学家KP·埃尔森首创的。 因此，称为相关系数，是根据乘积差计算出来的。 因此，也称为积差相关系数或积矩相关系数。 也可称为简单相关系数、样本相关系数、线性相关系数等。一般用小写英文字母表示[n. 计算公式（二元相关）主要是k-； bY) r = 相关系数用于测量固定范围变量之间的线性相位。 ． 74-相关性，反映两个变量之间线性关系的方向和紧密程度，没有单位。 r的取值范围为[1, 1]，且其绝对值较大。 表明两个变量之间线性关系良好。 反之，线性关系较差或不存在； 正号表示正相关，负号表示负相关。 1． 2 回归分析和决定系数 回归分析通过建立模型来研究变量之间的相关性。 它不仅可以用来分析和解释变量之间的关系，而且可以用来预测和控制。 在回归分析中，变量分为因变量和自变量。 因变量往往是一个较晚发生的量或受其他变量影响的量，而其他变量则是自变量。 它们往往早于因变量发生或对因变量产生积极影响。 回归分析是一种寻求因变量和自变量之间回归模型的统计方法。 了解因变量如何根据自变量变化。 回归分析分为两种，即模型I回归和模型II回归。 如果自变量是普通变量（一般变量、固定变量、可控变量、非随机变量）。 可以采用“最小二乘法”回归，即模型I回归分析； 如果自变量是随机变量。 采用的回归方法与计算目的有关——当目的是预测时，仍采用“最小二乘法”，而当目的是估值时，则采用相对严格的“主轴法”和“缩减主轴法”。用过的。 ”或“B a rd ett 方法”，这是模型......