量化两个变量之间关系的一种方法是使用皮尔逊相关系数，它是两个变量之间线性关联的度量。

它始终采用 -1 和 1 之间的值，其中：

要确定相关系数是否具有统计显着性，您可以计算相应的 t 分数和 p 值。

相关系数 (r) 的 t 分数计算公式为：

t = r√(n-2) / √(1-r 2 )

p 值计算为具有 n-2 自由度的 t 分布的相应双尾 p 值。

以下示例演示如何在 Excel 中计算相关系数的 p 值。

以下公式显示如何在 Excel 中计算给定相关系数和样本量的 p 值：

对于相关系数 r = 0.56 和样本大小 n = 14，我们看到：

请记住，对于相关性检验，我们有以下原假设和备择假设：

原假设 (H 0 )：两个变量之间的相关性为零。

备择假设： (Ha)：两个变量之间的相关性不为零，例如存在统计上显着的相关性。

如果我们使用显着性水平 α = 0.05，那么我们将拒绝这种情况下的原假设，因为p 值(0.037285) 小于 0.05。

我们可以得出结论，相关系数具有统计显着性。

以下教程说明如何在 Excel 中执行其他常见任务：

如何在 Excel 中计算滚动相关性如何在 Excel 中创建相关矩阵如何在 Excel 中计算 Spearman 等级相关性

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多