相關係數 - Dr. Fish 漫游社會統計

兩個相依的皮爾森積差相關係數比較的假設檢定

相關係數

當同一個樣本裡有兩個皮爾森積差相關係數，且這兩個相關係數帶有共同的變項，則這兩個相關係數不是彼此獨立，而是相互關聯的情況。此時，若想比較這兩個皮爾森積差相關係數是否明顯不同，須進行兩個相依的皮爾森積差相關係數的假設檢定，使用ｔ分配和ｔ檢定統計量。

相關係數

皮爾森積差相關係數可以測量兩個變項的關聯程度和方向，若想瞭解相同的兩變項在兩個不同群組裡的關係，可以分別求得兩群組的相關係數後再比較。但透過此法只能看出相關係數的大小，若想探討相關係數是否明顯不同，則須進行兩個獨立的皮爾森積差相關係數比較的假設檢定。

相關係數

複相關係數是數個變項間關聯程度的一個量化數值，一般會在一個依變項和數個自變項的多元線性迴歸分析結果裡看到，符號為Ｒ。不過為了理解方便，通常會用Ｒ平方而不是Ｒ來做解釋。複相關係數的假設檢定在檢驗自變項整體對於依變項的預測是否有幫助，使用Ｆ分配和Ｆ值。

斯皮爾曼等級相關係數是用來測量次序尺度變項資料間關聯程度的一種相關係數，但單純地計算出相關係數的數值並無法知道兩變項間的關係是否真實地存在於母群體中。若要知道兩者間的關係是否真實地存在，則須進行斯皮爾曼等級相關係數的假設檢定，或稱為顯著性檢定。

Phi係數是用來瞭解兩個二分變項之間關聯程度的一種相關係數，若要進一步探討兩者間的關聯是否真實地存在於母群體中，則須進行phi係數的假設檢定。Phi係數的假設檢定檢驗母群體不存在相關性的虛無假設，不具方向性，並使用卡方分配和卡方檢定統計量來評估分析結果。