《表5 相关系数所表示的含义》

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相关性分析能客观反映两个变量之间存在的线性相关程度，用相关系数r来表示。相关系数的大小所表达的意义，可以由表5表示，但实际意义和样品量的大小、置信度和置信水平等因素有关[5]。常见的r计算方法有Pearson、Spearman以及Kendall相关系数法。Pearson相关系数是最常用的相关系数，又称为积差相关系数，取值-1到+1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数适用于连续变量的相关性分析，而且对样本量和是否成正态分布有着很高的要求。Spearman相关系数，对原始变量的分布不做要求，适用范围比Pearson相关系数广，尤其是含有等级的变量或者是全部为等级的变量的相关性分析。Kendall相关分析法与Spearman相关分析法比较类似，对样本量的大小没有严格要求，都要进行变量的秩位排序，但是计算方法需要排列两种变量各自的秩位以及总秩位数，比Spearman相关分析法来的复杂。