【pearson相关分析】Pearson相关分析是一种用于衡量两个连续变量之间线性关系强度和方向的统计方法。它通过计算两个变量之间的相关系数（Pearson r）来评估它们的相关程度，其取值范围在-1到+1之间。当r接近1或-1时，表示两个变量之间存在较强的正相关或负相关；当r接近0时，表示两者之间几乎没有线性关系。
该方法广泛应用于社会科学、经济学、医学研究等领域，帮助研究人员理解变量之间的关联性。然而，使用Pearson相关分析时需注意其前提条件，如数据应为连续变量、变量间应呈线性关系，并且数据应近似服从正态分布。
Pearson相关分析总结表
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 衡量两个连续变量之间线性相关程度的统计方法 |
| 适用条件 | 变量为连续型；变量间呈线性关系；数据近似正态分布 |
| 相关系数范围 | -1 ≤ r ≤ +1 |
| r = 1 | 完全正相关 |
| r = -1 | 完全负相关 |
| r = 0 | 无线性相关 |
| 优点 | 简单直观，易于解释 |
| 缺点 | 仅适用于线性关系，对异常值敏感 |
| 常见应用领域 | 社会科学、经济学、医学研究等 |
在实际研究中，Pearson相关分析通常与散点图结合使用，以更直观地判断变量间的相关趋势。此外，为了提高结果的可靠性，建议对数据进行正态性检验和异常值处理。如果数据不符合Pearson分析的前提条件，可以考虑使用Spearman等级相关等非参数方法作为替代。
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