皮尔逊相关性和显著性怎么看

皮尔逊相关性和显着性是统计分析中常用的两个概念。皮尔逊相关性主要用来衡量两个变量之间的线性相关程度，显着性则用来判断这种相关性是否显着。

皮尔逊相关性，通常用r来表示，其取值范围在-1到1之间。当r为1时，表示两个变量完全正相关；当r为-1时，表示两个变量完全负相关；当r为0时，表示两个变量之间无相关性。计算皮尔逊相关性的公式为r=∑(xi-μx)(yi-μy)/√[∑(xi-μx)²∑(yi-μy)²]，其中xi和yi分别为两个变量的第i个观测值，μx和μy分别为两个变量的均值。

显着性则是用来判断皮尔逊相关性是否显着的。通常我们会设置一个显着性水平（如0.05或0.01），然后计算出皮尔逊相关系数的p值，如果p值小于显着性水平，那么我们就可以认为两个变量之间的相关性是显着的。

拓展资料：

1.皮尔逊相关性适用于两个变量都是连续变量，且呈正态分布的情况。如果不符合这些条件，可能需要使用其他的相关性分析方法，如斯皮尔曼等级相关或肯德尔等级相关。

2.显着性水平的选择需要根据研究的具体情况来定。一般来说，显着性水平越低，检验的严格性越高，但同时也可能导致拒绝真实的零假设（即认为两个变量之间无相关性），从而产生假阴性结果。

3.皮尔逊相关系数的p值是基于t分布计算的，其自由度为n-2，其中n为样本容量。p值越小，表示越有可能拒绝零假设，即两个变量之间的相关性越显着。

皮尔逊相关性和显着性是统计分析中的基本概念，正确理解和使用它们，可以帮助我们更好地理解和解释数据。