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事物总是相互联系的,它们之间的关系多种多样。分析起来,大致有三种情况。

第一种是因果关系,即一种现象是另一种现象的原因,而另一种现象是结果。

第二种是共变关系,即表面看来有联系的两种事物都与第三种现象有关。这时,两种事物之间的关系便是共变关系。

第三种是相关关系,即两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的联系,但不是前面两种关系。不能确定这两类现象之间哪个是因,哪个是果;也有理由认为这两者并不同时受第三因素的影响,即不存在共变关系。例如,同一组学生的语言成绩与数学成绩的关系,就属于相关关系。1

四分相关四分相关适用于计算两个变量都是连续变量,且每一个变量的变化都被人为地分为两种类型这样的测量数据之间的相关。1

Φ系数当两个相互关联着的变量分布都是真正的二分变量,在两个分布中间都各有一个真正的制品时,用phi系数(phi coefficient)解决此类“点分布”问题,因其系数用符号Φ表示,故而得名。

它是指两个分布都只有两个点值或只是表示某些质的属性,如工作状态(有工作或无工作)、吸烟状况(吸烟者与非吸烟者)、婚姻状态、智能水平等。此时,可以运用列联表(contingency table)计算,因此它又称列联系数(contingency coefficient).

Φ相关系数的大小,表示两因素之间的关联程度。当Φ值小于0.3时,表示相关较弱;当Φ 值大于0.6时,表示相关较强。

列联表相关列联表相关又称均方相依系数、接触系数等,一般用C表示。它是由二因素的R×C列联表资料求得,故称为列联表相关。1