《相关系数教程》PPT课件

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1、相关系数教程—博纳国际咨询2目录相关系数定义相关系数分类双变量相关分析---双变量正态分布双变量相关分析---非双变量正态分布相关系数汽车行业指导意义相关系数操作方法3相关系数定义相关系数是变量之间相关程度的指标,说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。

2、r

3、值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；

4、r

5、值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低我们在下面的研究中主要将变量定义为X和Y，我们主要讨论X和Y的数量关系双变量相关分析非双变量相关分

6、析4相关系数分类双变量正态分布非双变量正态分布相关分析双变量相关分析偏相关分析[Pearson相关系数][Spearman相关系数]积矩相关系数等级相关系数相关分析分类图双变量相关分析主要是分析2个变量之间是否存在相关关系，其中对于2个变量数据分布属于正态分布时，可采用双变量正态分布；如果变量数据不属于正态分布时，可采用非双变量正态分布分析方法多变量相关分析时，需要分析2个变量之间的关系，但是多个变量相互作用，难以体现两个变量真实关系，所以就采用多变量相关分析相关分析主要是分析两个变量之间是否存在联系，存在联系的程度的一种分析方法根据汽

7、车行业的市场调研需求，相关系数主要应用对双变量相关分析，我们主要讨论双变量相关分析5双变量相关分析---双变量正态分布解释：一般说来，两个变量都是随机变动的，处于同等地位而且数据满足正态分布，比如：30岁汽车潜在用户银行存款VS其购车预算；其中2个变量均满足正态分布，2个变量互相独立，随机变动两个现象之间的相关程度，一般划分为以下四级通常

8、r

9、大于0.75时，认为两个变量有很强的线性相关性正相关负相关完全正相关完全负相关0

10、07双变量相关分析---相关系数大小代表着什么相关系数大小代表着变量之间联系强弱，下图图一相关系数r1=0.722>r2=0.066，体现在数据点是否集中注意：样本相关系数接近零并不意味着两个变量间一定无相关性正相关正相关r=0.722r=0.0668双变量正态分布示例---30岁汽车潜在用户银行存款VS其购车预算利用SPSS对相关性分析，两者变量相关系数为0.722，为强相关，证明潜在用户银行存款VS其购车预算之间关系非常密切正相关样本银行存款购买预算148.616.424721.7342.116.2454.523.7542.213.

11、2651.623.7750.824.3843.613.6958.929.31042.619.11140.913.71256.717.41351.121.11452.125.21540.415.51653.3191755.224185625.41956.921.42055.718.2源数据[单位：万元]r=0.722SPSS计算结果9双变量相关分析---非双变量正态分布非双变量正态分布满足条件：双变量计量资料：①资料不服从双变量正态分布；②总体分布类型未知，一端或两端是不确定数值（如＜10岁，≥65岁）的资料；原始数据（一个或两个变量值）

12、用等级表示的资料比如：产品需求度评分[1-5分]、满意度评分等就属于等级表示资料Spearman秩相关意义：等级相关系数rs用来说明两个变量间直线相关关系的密切程度与相关方向计算公式：非双变量正态分布所需条件Spearman相关系数10非双变量正态分布示例---30岁长安轿车用户外观需求&配置需求相关性利用SPSS对相关性分析，两者变量相关系数为0.722，为强相关，证明潜在用户银行存款VS其购车预算之间关系非常密切计算公式：计算公式样本外观需求配置需求1234567891011121314151617181920源数据[单位：万元]r

13、=0.3124455454544455433444454454545555544234435注释：式中d为每对观察值所对应的秩次之差；n为对子数。rs值界于-1与1之间，其意义同积差相关系数rSPSS计算结果11相关系数汽车行业指导意义相关系数是发掘两个变量之间的联系，所以在汽车行业市场调研领域具有许多应用双变量正态分布-积矩相关系数非双变量正态分布-等级相关系数具有正态分布的变量主要有：消费者特征方面：收入、固定存款等消费者购买特征方面：购车预算、购买周期、备选品牌数量等消费者使用特征：平均每年使用距离、每年故障次数、维修费用、车速等

14、具有等级分布的变量主要有：消费者特征方面：年龄、性别、家庭购成、个人事业阶段等消费者购买特征方面：购车关注程度、需求程度、品牌认知程度等消费者使用特征：产品需求、产品满意度、品牌美誉度等12相关系数操作方法