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正相關（Positive correlation），是指兩個變數變動方向相同，一個變數由大到小或由小到大變化時，另一個變數亦由大到小或由小到大變化。 即其數據曲線的 切線 斜率始終大於零。 如身高與體重，身高越長，體重就越重。 也就是說，在正相關的情況下，一個變數隨著另一個變數的變化而發生相同方向的變化（兩個變數同時變大或變小）。 其中，引起變化的量叫做 自變數 （即自己發生變化的量），另一個變數叫做 因變數 （即跟著自變數變化的量）。 統計學中常用 相關係數 r來表示兩變數之間的相關關係。 r的值介於-1與1之間,r為正時是正相關，反映當x增加 (減少)時,y隨之相應增加 (減少)；呈正相關的兩個變數之間的相關係數一定為 正值 ，這個正值越大說明正相關的程度越高。
2010年4月26日 · 正相關 是指兩列變數變動方向相同，一列 變數 由大到小或由小到大變化時，另一列變數亦由大到小或由小到大變化。 如身高與體重，身高越長，體重就越重。 [ 編輯] 正相關的解析. 正相關：自變數增長， 因變數 也跟著增長。 Y與X正相關是指Y與X的 相關係數 是正的，也就是說Y與X的函數是單調遞增的，再通俗些說就是X越大，則Y越大。 不過日常生活中常說的“正比”多與“正相關”混淆。 例如“收入高低與學歷高低成正比”這句話，嚴格來說是不科學的，因為找不到確定的比例繫數k。 當然我們都理解這句話的意思是說“學歷越高收入則越高”，嚴格來說應該這樣表述：“收入高低與學歷高低正相關”。 正相關雖然意思明確，其實是個模糊的概念，不可以量化，只是定性說法。
正相關是指自變數增長，因變數也跟著增長。 兩個變數變動方向相同，一個變數由大到小或由小到大變化時，另一個變數亦由大到小或由小到大變化。 正比例是指兩種相關聯的量，一種量變化，另一種量也隨著變化。 如果這兩種量中相對應的兩個數的比值一定，這兩種量就叫做成正比例的量，它們的關係叫做正比例關係。 2、嚴格程度不同. 正比例比正相關更嚴格，正比例實際上是在正相關的基礎上加入了比值一定的條件。 3、函式表現不同. 在函式圖形上看，正比表現為直線，有具體的線性關係。 正相關則表現為向右上方傾斜的趨勢，可以是非線性的。 擴充套件資料. 1、正相關的代數表現： 滿足關係式y=k·x (k為一定量)的兩個變數，我們稱這兩個變數的關係成正比例。 顯然，若y與x成正比例，則y/x=k (k為常量)，反之亦然。
2018年6月2日 · 相關性是一種雙變量分析，用於衡量兩個變量之間的關聯強度和關係的方向。 就關係強度而言，相關係數的值在+1和-1之間變化。 ±1的值表示兩個變量之間完美的關聯程度。 當相關係數值趨於0時，兩個變量之間的關係將變弱。 關係的方向由係數的符號表示; a +符號表示正相關， — 符號表示負面關係。 通常，在統計中，我們測量四種類型的相關性：皮爾森相關性，肯德爾秩相關性，斯皮爾曼相關性和點雙相關性。...
什麼是相關分析. 相關分析 就是對總體中確實具有聯繫的標誌進行分析，其主體是對總體中具有因果關係標誌的分析。 它是描述客觀事物相互間關係的密切程度並用適當的 統計指標 表示出來的過程。 在一段時期內出生率隨經濟水平上升而上升，這說明兩指標間是正相關關係；而在另一時期，隨著經濟水平進一步發展，出現出生率下降的現象，兩指標間就是負相關關係。 為了確定相關變數之間的關係，首先應該收集一些數據，這些數據應該是成對的。 例如，每人的身高和體重。 然後在直角坐標繫上描述這些點，這一組點集稱為“ 散點圖 ”。 根據散點圖，當 自變數 取某一值時，因變數對應為一 概率分佈 ，如果對於所有的自變數取值的 概率分佈 都相同，則說明因變數和自變數是沒有相關關係的。
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一般而言，若兩變數之間為正相關，則當X提升時，Y也會隨之提升；反之，若兩變數之間為負相關，則當X提升時，Y會隨之下降。 皮爾森相關係數公式為： ＊【小常識】 1、皮爾森相關分析並無法確切偵測到非線性的相關，例如指數或對數的相關，此時要先將變數進行轉換，再進行相關分析。 2、相關分析並無法直接做出因果推論，因果推論必須要符合變數的獨立性、時序性及相關性，通常也需要參考文獻的邏輯推導過程，單純由相關分析是不足以直接斷定變數之間的因果關係的。 二、假說檢定. 虛無假說 (Null hypothesis)→ H0 : r = 0 兩變項之間無顯著相關. 對立假說 (alternative hypothesis)→ H1 : r≠ 0 兩變項之間有顯著相關. 三、SPSS 操作範例.
正比例是指兩種相關聯的量，一種量變化，另一種量也隨著變化。 如果這兩種量中相對應的兩個數比值一定，這兩種量就叫做成正比例的量，它們的關係叫做正比例關係。
