相关性 分享链接/book/development-efficiency/1757.html

一、相关性分析方法简介

相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的线性关联程度，帮助用户快速识别数据中的潜在规律。X分析支持Pearson和Spearman相关系数分析，提供以下核心输出：

• 散点图：可视化变量间的分布关系；
• 相关系数（r值）：量化关联强度（-1到1）；
• p值：评估相关性显著性（通常p<0.05视为显著相关）；

二、数据输入要求

1. 数据类型：
   • 数值型数据：参与分析的列必须为连续数值（如销售额、温度、评分）。
2. 数据格式：
   • 支持Excel导入，或手动输入表格数据；
   • 示例数据表：
   
   

三、操作步骤

1. 选择分析方法和数据：选择“相关性”的分析方法，勾选需分析的数值列（可多选，如“广告费用”“销售额”“用户评分”）。
2. 配置参数（可选）：
   • 方法选择：默认Pearson，可选Pearson或Spearman；
   • 置信水平：默认95，用户可调整范围（0，100）；
   • 矩阵图显隐：支持自定义颜色、点大小、回归线显示（默认开启）。

四、输出结果解读

• r值解释：
  • |r|≥0.8：强相关；
  • 0.5≤|r|<0.8：中等相关；
  • |r|<0.5：弱相关。
• p值标记：*表示p<0.05（显著），**表示p<0.01（极显著）。

• 强正相关（如广告费用vs销售额，r=0.92）：广告投入增加时，销售额同步增长；
• 弱相关（如广告费用vs用户评分，r=0.15）：广告投入对用户评分影响有限；
• 显著性判断：若p>0.05，即使r值较高，也可能为随机现象。

五、注意事项

1. 数据质量：
   • 异常值影响：极端值可能导致r值偏差，建议先通过箱线图检测。
2. 逻辑陷阱：
   • 相关性≠因果性：高相关变量间可能存在第三方混杂因素。