同学们，本栏目是对你们学过的知识和生活中常见问题的归纳。其中，有一些共性问题，也许你会需要哦！

让我来帮你解决常见问题！

问题一：相关的种类有哪些？

回答：

参照一下本章的知识点一中的第二个内容“相关的种类”，你就会找到答案。

问题二：运用相关散布图如何进行变量间的相关分析？

回答：

相关散布图的形状和疏密，反映着相关程度的高低。散布图的椭圆形状较为狭长，表示两列变量间相关程度较高；散布图的椭圆形状比较粗，表示两列变量间是低相关。

相关散布图散点所在象限的情况，可以判断相关变化方向。若相关散步图在第一、三象限的散点多于二、四象限的散点，即一个变量增加(或减少)，另一个变量也增加(或减少)，则表示两变量的关系为正相关。若第二、四象限的散点多于一、三象限的散点，即一个变量增加(或减少)，另一个变量却减少(或增加)，则表示两变量变化关系为负相关。若散布图第一、三象限的点基本等于二、四象限的点，即两变量变化无定律，则表示两变量为零相关。

问题三：如何根据相关系数的取值来判断其相关程度的大小？

回答：

在计算出相关系数数值后，根据相关系数数值的大小，可以判断相关程度的高低。你可以参照知识点一中“相关系数的解释应注意的问题”，你就可以明确的知道答案。

问题四：为什么相关系数不能进行四则运算？

回答：

相关系数不是由相等单位度量而来的，不是等距的测量单位，是一个比值。因此，在比较相关程度时，不能用倍数关系说明，不能做加、减、乘、除运算。如=0.25，=0.5，=0.75，我们不能说与、与r3的相关程度之差是相等的，也不能认为是的两倍。

问题五：将连续变量转换为等级变量后，变量间的相关程度的系数会出现误差，为什么？

回答：

把连续变量转化为等级变量的方法是：先将X变量和Y变量按从高到低或从低到高的顺序排列，并分别从优到劣赋予等级，最优者的成绩赋予1等，依次为2、3、4、…、n；或最劣者赋予1，依次为2、3、4、…、n，分别用RX、RY表示。若遇到两个或多个相同的量数时，则用相同量数所占等级位置的平均数作为它们的等级。

这是因为等级相关最适宜处理原始资料是以等级表示的变量，把精确的数据化为等级时，会损失一些信息。另外，如果原始资料相同的变量过多，所求得的等级相关系数往往比原始资料求得的相关系数要大。因此，在运用等级相关法求连续变量的相关程度时，应注意，在原始数据为连续变量且是正态或近似正态分布时，仍应使用积差相关法求相关系数。