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相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象探討其相關方向以及相關程度，是研究隨機變量之間的相關關係的一種統計方法。.net
當兩個連續變量在散點圖上的散點呈現直線趨勢時，就能夠認爲二者存在直線相關趨勢，也稱爲簡單相關趨勢。orm
相關係數具備以下特色： （1）相關係數r是一個無單位的量值，且-1<r<1。 （2）r>0爲正相關，r<0爲負相關。 （3）r的絕對值越接近於1，說明相關性越好，r的絕對值越接近於0，說明相關性越差。blog
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選擇File-Open-Data，打開chanfu.sav數據文件。get
選擇Analyze-Correlate-Bibariate，彈出兩變量相關分析的對話框，將x一、x二、x三、x四、x五、x6選入到右側的變量框中。it
單擊Option按鈕，彈出對話框，選擇Statistics選項中的Means and standard deviations選項，選擇Continue，單擊OK按鈕，獲得結果。io
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方差分析獲得以下結果：
由上圖孕婦各項變量係數矩陣及相關性檢驗結果可知，髂前上棘間徑與髂脊間徑、恥骶外徑、坐骨節間徑、血紅蛋白、嬰兒體重的相關係數依次爲0.79六、0.68四、0.28三、0.26九、0.340，說明髂前上棘間徑與這些變量有必定的正相關關係，但部分相關關係廣泛較低，說明它們之間的差別。
髂脊間徑與恥骶外徑、坐骨節間徑、血紅蛋白、嬰兒體重的相關係數依次爲0.61七、0.44一、0.21三、0.277，說明髂脊間徑與恥骶外徑有必定的正相關關係外，其餘變量的相關關係較小。坐骨節間徑與血紅蛋白、嬰兒體重的相關係數依次爲0.37七、0.273，說明坐骨節間徑與這兩個變量的相關關係較弱。血紅蛋白與嬰兒體重的相關係數0.027，相關關係很是弱。
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本文分享自微信公衆號 - 博士的計量經濟學乾貨（econometrics_ABC）。
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