最常用的相关系数--Pearson相关系数度量的是两个变量之间的（）。

相似题目

• 相关系数r有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示()。

  A . 两个变量间不存在线性相关关系 B . 两个变量间没有任何相关关系 C . 两个变量间存在中度相关关系 D . 两个变量间存在非线性相关关系

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• Pearson积矩相关系数r经检验有统计学意义，P值很小，是否意味着两变量间一定有很强的线性关系？

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• 建立效标关联效度的最常用方法是关联法，即求测验分数与效标测量间的相关系数，其方法有（）。

  A . 内容效度 B . 预测效度 C . 同时效度 D . 目标效度

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• 下列关于Pearson相关系数的说法正确的有（）。

  A . Pearson相关系数只适用于线性相关关系 B . Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 C . Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 D . 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 E . 当Pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系

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• 相关系数r有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。

  A . 正确 B . 错误

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• 若两变量X和Y的pearson相关系数r为零，则说明()。

  A . X和Y存在正相关关系 B . X和Y存在负相关关系 C . X和Y不相关 D . X和Y不存在线性相关关系

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• 线性相关关系的强度是通过线性什么系数来度量的（）

  A . 偏差系数 B . 回归系数 C . 相关系数 D . 等级系数

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• 变量和变量的Pearson相关系数R=1，这说明变量和变量间的相关关系是（）。

  A . 完全负线性相关 B . 低度线性相关 C . 完全正线性相关 D . 不存在线性相关

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• 相关分析中，如果两个变量间pearson相关系数r=0，就表示()

  A . 两个变量间不存在线性相关关系 B . 两个变量间没有任何相关关系 C . 两个变量间存在中度相关关系 D . 两个变量间存在非线性相关关系

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• Pearson相关系数r的统计学意义是

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• 英国统计学家Karl Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积矩相关系数，它用公式表示为()。

  A．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)1.jpg' /> B．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)2.jpg' /> C．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)3.jpg' /> D．<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/3735001-3738000/3735445/ct_zyzqfxj_zyzqfxchoose_00328(20099)4.jpg' />

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• （2013年）在相关分析中，如果两个变量间Pearson相关系数r=0，这表示（）。

  A.两个变量间不存性相关关系 B.两个变量间没有任何相关关系 C.两个变量间存在中度相关关系 D.两个变量问存在非线性相关关系

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• 皮尔逊(Pearson) 相关系数(或称简单相关系数)常用于描述等级变量之间的相关情况。（ ）

  A:对 B:错

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• 英国统计学家Karl，Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式，通常称为积距相关系数，其公式为()。

  A．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/1597d057ebc8c36968d7ae3e93365cdb.jpg' /> B．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/69bf5d0fbd9bea8eff2f23d213cb6f1c.jpg' /> C．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/2312000b13b15b3003cca861524d6bcd.jpg' /> D．r=<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/5751001-5754000/842b7918b219324925a35608f1cd1991.jpg' />

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• 相关分析一般用相关系数做为度量的具体指标，相关系数的范围是

  A．-1～0～+1 B．0～-1 C．0～+1 D．+1～0～-1

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• 在计算Pearson相关系数前，一般建议先用散点图对数据进行捕述，因为( )。

  A．我们必须确定两个变量间的关系是线性的 B．针对因果关系来讲，散点图比相关系数能提供更多的信息 C．我们必须保证数据中不包含极端值 D．两者的比较可使变量间的因果关系更加清晰

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• Pearson相关系数r=0.95,可以认为两变量相关非常密切。()

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• Pearson线性相关系数假设检验的无效假设H0是（)。

  A．=0 B．≠0 C．r=0 D．r≠0

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• 在同样样本量的情况下，Pearson相关系数 |r| 越接近1 （P＜0.05),＞

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• 关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在－1．00到＋1．00之间，常用小数形式表示B．仅关于相关系数的描述正确的是相关系数的取值在-1．00到+1．00之间，常用小数形式表示 B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切 C．当两个变量的相关系数达到1时．说明一个变量决定另一变量的大小 D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例

  A．相关系数的取值在-1．00到+1．00之间，常用小数形式表示 B．仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切 C．当两个变量的相关系数达到1时．说明一个变量决定另一变量的大小 D．两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例

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• 从pearson相关系数的经验值来看，若0.3≤|r|小于0.5，可以视为（）

  A．低度相关 B．高度相关 C．中度相关 D．极弱相关

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• 4、如果变量x、y的Pearson相关系数为0，表示

  A．二者没有线性相关关系 B．二者没关系 C．二者没有曲线相关关系 D．二者存在线性相关关系

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• 两个变量的简单相关系数等于它们的再除以各自的，简单相关系数单位和变化幅度的影响，是一个介于和之间的一个纯数，用以度量两个变量之间关系的。

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