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相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。.net
当两个连续变量在散点图上的散点呈现直线趋势时，就能够认为二者存在直线相关趋势，也称为简单相关趋势。orm
相关系数具备以下特色： （1）相关系数r是一个无单位的量值，且-1<r<1。 （2）r>0为正相关，r<0为负相关。 （3）r的绝对值越接近于1，说明相关性越好，r的绝对值越接近于0，说明相关性越差。blog
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选择File-Open-Data，打开chanfu.sav数据文件。get
选择Analyze-Correlate-Bibariate，弹出两变量相关分析的对话框，将x一、x二、x三、x四、x五、x6选入到右侧的变量框中。it
单击Option按钮，弹出对话框，选择Statistics选项中的Means and standard deviations选项，选择Continue，单击OK按钮，获得结果。io
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方差分析获得以下结果：
由上图孕妇各项变量系数矩阵及相关性检验结果可知，髂前上棘间径与髂脊间径、耻骶外径、坐骨节间径、血红蛋白、婴儿体重的相关系数依次为0.79六、0.68四、0.28三、0.26九、0.340，说明髂前上棘间径与这些变量有必定的正相关关系，但部分相关关系广泛较低，说明它们之间的差别。
髂脊间径与耻骶外径、坐骨节间径、血红蛋白、婴儿体重的相关系数依次为0.61七、0.44一、0.21三、0.277，说明髂脊间径与耻骶外径有必定的正相关关系外，其余变量的相关关系较小。坐骨节间径与血红蛋白、婴儿体重的相关系数依次为0.37七、0.273，说明坐骨节间径与这两个变量的相关关系较弱。血红蛋白与婴儿体重的相关系数0.027，相关关系很是弱。
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本文分享自微信公众号 - 博士的计量经济学干货（econometrics_ABC）。
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