Cuanto mayor sea el coeficiente de correlación, más fuerte será la correlación entre las dos variables.
El análisis de correlación se utiliza para estudiar la relación entre datos cuantitativos, incluida si existe una relación y la cercanía de la relación. Este método de análisis generalmente se usa antes del análisis de regresión; El análisis es: Sólo si existe una relación de correlación puede haber una relación de regresión.
La regla de Pearson es un método clásico de cálculo del coeficiente de correlación, que se utiliza principalmente para caracterizar la correlación lineal. Suponiendo que dos variables obedecen a una distribución normal y la desviación estándar no es 0, su valor oscila entre -1 y 1. Cuanto más cerca esté el valor absoluto del coeficiente de correlación de Pearson de 1, mayor será el grado de correlación entre las dos variables, es decir, más similares serán las dos variables. El coeficiente de correlación se calcula de la siguiente manera:
SPSSAU funciona de la siguiente manera:
Los resultados son los siguientes:
La tabla anterior muestra que el coeficiente de correlación entre los dos es aproximadamente 0,94 y p El valor es inferior a 0,05, por lo que muestra que existe una correlación entre el salario y la intención de compra.