相关分析法指在某种关系中,变量之间存在着不确定、不严格的依存关系,对于变量的某个数值,可以有另一变量的若干数值与之相对应,这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动,对这种现象进行分析。
社会经济现象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。这种关系可分为两种类型。一类是
函数关系,它反映着现象之间严格的依存关系,也称确定性的依存关系。在这种关系中,对于变量的每一个数值,都有一个或几个确定的值与之对应。
另一类为
相关关系,在这种关系中,变量之间存在着不确定、不严格的依存关系,对于变量的某个数值,可以有另一变量的若干数值与之相对应,这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如,批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本,某些商品价格的升降与消费者需求的变化,就存在着这样的相关关系。
(1)确定现象之间有无
相关关系以及相关关系的类型。对不熟悉的现象,则需收集变量之间大量的对应资料,用绘制
相关图的方法做初步判断。从变量之间相互关系的方向看,变量之间有时存在着同增同减的同方向变动,是正
相关关系;有时变量之间存在着一增一减的反方向变动,是
负相关关系。从变量之间相关的表现形式看有
直线关系和
曲线相关,从相关关系涉及到的变量的个数看,有一元相关或简单相关关系和多元相关或
复相关关系。
(2)判定现象之间相关关系的密切程度,通常是计算
相关系数R及绝对值在0.8以上表明高度相关,必要时应对R进行
显著性检验。
(3)
拟合回归方程,如果现象间相关关系密切,就根据其关系的类型,建立
(4)判断回归分析的可靠性,要用
数理统计的方法对回归方程进行检验。只有通过检验的回归方程才能用于预测和控制。
应用
相关分析与回归分析要注意两个问题:①在资料上,相关分析要求两个变量都必须是随机的;而回归分析则要求
因变量必须是随机的,
自变量则不能是随机的,而是规定的值,这与在
回归方程中用给定的自变量值来估计平均的因变量值是一致的。②防止虚假相关和虚假回归。在对两个时间数列进行相关分析和回归分析时,常因各期指标值受时间因素的强烈影响而损伤了所需要的
随机性;也有时两个时间数列表面上似有同升同降的变动,实际上并无本质联系。对这类资料求出的高度
相关系数或回归联系,往往是一种假象。为此,在用相关分析法研究复杂的社会经济现象时,需要有科学的理论指导和正确的判断。