2022-03-18
对于关联度测量，你应该弄清楚以下事情。
在进行两个变量间的测量时，有些假设两个变量间存在的是线性关系，如果你观察散点图，你会发现可以从左上端画一条到右下端的直线，或者是从左下端画一条到右上端的直线，这说明这两者间存在着线性关系；如果不是这样的话，那么这两个变量间可能存在的是非线性或曲线关系。如果两个变量间存在的是非线性关系，那么皮尔逊相关系数就可能低估了两个变量间的关联程度。
我们在前面已经知道离散值会影响到变量中心集中趋势，比如平均数。离散值也会对两变量间关联度测量产生影响，特别是样本数太少时，因此在数据记录或是数据录入时，检査离群值并及时修正绝对是有帮助的。
理想状况，变量值应该是正态分布的，也就是说，你所绘制出的变量值的直方图或条形图应该是钟形的。样本的分布会影响到统计检验的结果，因此有必要检查变量值的分布情况。
同方差性(homoscedasticity),也被称为方差齐性(homogeneityofvariance),是说一个变量的变动情况与其他变量相同。如果你描绘出每个变量的散点图，则散点图大致呈现岀椭圆形。如果对变量进行皮尔逊相关系数或回归运算，则你需要使数据遵循同方差性。
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