《表3 皮尔森相关系数表（一）》

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《项目描述的欺诈性与众筹投资意愿：基于文本分析的方法》

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采用皮尔森相关系数对欺诈度量指标所对应的自变量进行相关性分析，结果如表3所示。可以发现，第一人称代词、非第一人称代词和连词数量之间存在多重相关性。如果不处理，其将会影响后续分析的准确性。经调整，将第一人称和非第一人称指标合并，以人称代词（第一人称代词数量与非第一人称代词数量的差值）来代替这两个指标。再次进行皮尔森相关系数计算（表4），处理后，变量间的相关系数下降，可进行后续分析。项目结果为二分变量（0或1），故首先采取逻辑回归后可得结果，如表5所示。