研究中的相关分析
相关性是一个术语，指两个变量之间的关系强度，其中强相关性或高相关性表示两个或多个变量之间具有强相关性，而弱相关性或低相关性表示变量之间几乎没有相关性。相关性分析是利用现有统计数据研究这种关系强度的过程。
社会学家可以使用统计软件（如SPSS）来确定两个变量之间是否存在关系，以及关系的强度，统计过程将产生一个相关系数，告诉你这些信息。
最广泛使用的相关系数是皮尔逊r。该分析假设所分析的两个变量至少在区间尺度上进行测量，这意味着它们在一个递增值范围内进行测量。系数的计算方法是取两个变量的协方差，然后除以它们的标准偏差的乘积。
了解相关分析的优势
相关系数的范围为-1.00至+1.00，其中-1.00表示完全负相关，这意味着一个变量的值增加，另一个变量的值减少，而+1.00表示完全正相关，这意味着一个变量的值增加，另一个变量的值也增加。
这类值表示两个变量之间存在完美的线性关系，因此，如果将结果绘制在图形上，它将形成一条直线，但值为0.00意味着被测试的变量之间没有关系，并且将被完全绘制为单独的线。
以教育和收入之间的关系为例，如所附图片所示。这表明一个人受的教育越多，他们在工作中赚的钱就越多。换句话说，这些数据表明教育与收入是相关的，随着教育程度的提高，两者之间存在着很强的正相关关系，收入也是如此，教育与财富之间也存在着同样的相关关系。
统计相关分析的效用
像这样的统计分析很有用，因为它们可以向我们展示社会中不同的趋势或模式是如何联系在一起的，比如失业和犯罪；它们可以揭示经验和社会特征如何影响一个人的生活。相关性分析让我们有信心地说，两种不同的模式或变量之间存在或不存在关系，这使我们能够预测研究人群中结果的概率。
最近一项关于婚姻和教育的研究发现，教育水平与离婚率之间存在着强烈的负相关关系。全国家庭增长调查的数据显示，随着女性受教育程度的提高，初婚离婚率下降。
不过，重要的是要记住，这种相关性与因果关系并不相同，因此，尽管教育程度与离婚率之间存在着很强的相关性，但这并不一定意味着女性离婚率的下降是由接受教育的程度造成的。
- 发表于 2021-10-07 10:38
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- 分类：数学
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