皮尔森相关系数怎么看？
皮尔逊相关系数的常见解释
对于协方差，可以理解为：两个变量在同一方向变化的过程中？还是相反的方向？同向或反向的程度是多少？
你变大，我变大，这意味着两个变量在同一方向上变化，协方差为正。
当你变大而我变小时，这意味着两个变量的变化相反，协方差为负。
从数值角度来看，协方差值越大，两个变量在同一方向上的阶数越大。反之亦然。
相关系数的意义是什么？
相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标。研究变量之间的线性相关程度是一个量。一般用字母R表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义有很多种，常用的是皮尔逊相关系数。
根据相关现象的不同特点，统计指标的名称也不同。例如，反映两个变量之间线性相关性的统计指标称为相关系数；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性判断系数；反映多元线性相关的统计指标称为复相关系数和复判断系数。
怎么看相关系数显著性检验表？
1. 找到相关系数的显著性检验表；
2。然后确定自由度（n-m-1），n和m分别代表样本数和未知维数；
3。找到a0.01、a0.05和a.010的相应值；
4。比较相关系数r和a以确定显著性水平。相关表和？相关图可以反映两个变量之间的关系及其相关方向，但不能准确地表示两个变量之间的相关程度。因此著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标相关系数。相关系数是反映变量间密切相关程度的统计指标。相关系数是根据积差法计算的，积差法也是基于？两个变量的偏差及其各自的均值，并通过乘以两个偏差来反映两个变量之间的相关程度；主要研究线性单相关系数。需要注意的是，Pearson相关系数并不是唯一的相关系数，而是最常见的相关系数，下面对Pearson相关系数进行解释。根据相关现象的不同特点，统计指标的名称也不尽相同。例如，反映两个变量之间线性相关的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为决策系数）；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性决策系数；反映多元线性相关性的统计指标称为复相关系数和复决策系数。
如何理解皮尔逊相关系数？
有两种方法可以理解皮尔逊相关系数
Z分数通常表示数据距正态分布中心点的距离。它等于变量减去平均值，然后除以标准差。（它类似于高考的标准分数）
标准差等于变量减去平均数的平方和再除以样本数，最后平方，根据这个最简单的理解，我们可以将公式依次简化如下：
SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）看r值还是P值，确定相关性？
需要考虑两个值，R值代表样本中变量之间的相关系数，并代表相关的大小；P值是检验值，这是为了检验样本来源人群中两个变量之间是否存在相同的相关性。
