相关性分析的结果解释
相关性分析的结果解释如下：
pearson相关性分析样本量 相关性样本量估算
spearman相关性分析结果解读是相关分析之前，需要先确认变量的类型。根据具体类型选择合适的相关系数，Pearson相关系数适用于两变量的度量水平都是连续数值型，且两变量的总体是正态分布或者近似正态分布的情况，还有说法认为其样本量应大于30。
spearman相关性分析结果解读特点：
生物和医学统计中，相关分析属于流程前端的探索性分析，研究变量间关系及性质，其结果在为下一步采取何种方法做出指引，为数据挖掘之前的基础工作，相关分析是回归分析的前提，回归分析是相关分析的进一步拓展。
在统计学中，皮尔逊积矩相关系数Pearsonproductmomentcorrelationcoefficient，有时也简称为PMCC通常用r或是ρ表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系线性相关的，取值范围在负1到正1之间，皮尔逊积矩相关系数在学术研究中被广泛应用来度量两个变量线性相关性的强弱。
pearson 相关性
显著性（双侧） .000表明两个因素相关性显著，但pearson相关性 .378表示两个因素为弱相关。
相关系数 0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
它上面有两个星星号，就代表极其显著，一个是显著 ，你这个是极其相关 因为0.000<0.01
1.相关系数只能说明关性的强弱，没有方向性的。比较(A、B、C)->Y的影响力，应进行多元线性回归分析，比较标准化回归系数大小。
2.要证明A、B、C是Y的影响因素，只用相关分析得出显著相关，是不够的。
两个表示极显著，p值在0.01以下。一个号表示显著，p值在0.01-0.05之间。
显著相关，在0.01的显著性标准下。
问卷如何增强皮尔逊相关系数
增强皮尔逊相关系数，可以采取以下措施：
1、增加样本量：样本量越大，皮尔逊相关系数的准确性就越高，相关性也会更加明显。
2、剔除异常值：异常值会对相关系数造成干扰，剔除异常值可以提高相关系数的准确性。
3、通过变量转换增加相关性：如果两个变量之间的关系不是线性的，可以通过对变量进行转换（如对数、平方等）来增强它们之间的相关性。
4、增加变量间的关联：如果两个变量之间的相关性不够明显，可以通过引入其他相关变量来增加它们之间的关联性。
皮尔逊相关系数需要多少组数据
皮尔逊相关系数需要2组数据。线性回归分析的前提是要有2组数据，在数学上通常是用皮尔逊相关系数来进行检验，这个数值越接近1，就代表两组数据越具有相关性，皮尔逊相关系数基于10266份数据的结果是0.64。
与相关性分析有关的两个概念(Pearson/Spearman)
生物统计学中运用比较普遍的一个概念就是相关系数，可以通过相关系数这一基本概念，衍生到构建基因共表达网络。大部分基因网络分析的方法，都是基因表达量相关系数的计算的推广和衍生，即使复杂算法，也是以相关系数的计算作为基础。所以理解相关系数，对后续的分析都有很大的影响。
皮尔森相关系数是常见的相关性计算。
皮尔森相关百度百科解释：皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的越大表明相关性越强。
从皮尔森相关系数的定义看，如果两个基因的表达量呈现为线性关系那么两个基因表达量就有显著的皮尔森相关性。
我们用R模拟几组数据
a, b, c三组数据，a和b为线性关系，相关性分析采用Pearson相关性分析为1，a和c的关系为指数型关系，使用Pearson相关性分析，发现其相关性为0.769，而使用spearman相关性分析，发现其相关性为1。
从上面的分析可以看出，两个基因的表达呈现为线性关系，那么则具有显著的皮尔森相关性，可以是正相关关系，也可以是负相关关系。
斯皮尔曼等级相关（Spearman’s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积相关的概念推到而来，一些人把斯皮尔曼等级相关看做积相关的特殊形式。
其中 是指等级个数， 是指两列变量等级的数。
怎么理解上面说到的等级个数和等级，这个就有点类似于非参数检验的方法，无论两个变量的数据如何变化，符合怎样的分布，我们只关注每个数值在变量内的排列顺序，如果两个变量的的对应值在各组内的排序是类似的，那么则具有显著的相关性。
此处引用其他帖子的一张图，有助于理解
我们把表中的数据输入R，利用cor.test 进行实践检验。
我们可以看到使用两种不同的检验方式，Pearson检验得到的相关系数是r = 0.7658951 ，使用Spearman 检验方式得到的相关系数是ρ = 1。所以采用不同的方式进行检验，要根据具体的问题进行取舍，并且通过检验之后，要得到一个合理的解释才是关键。 检验是方法，结论解释才是重心。
，还是回到刚开始的例子，a,b,c,d四组数据，分别有线性，幂指数的关系，使用不同的相关性方法得到的相关性系数有所不同。关键在于怎样选择，并做出合理的解释，由此进一步阐述规律。
R语言中，还有进行多组相关性检验，并可视化结果，下一篇中使用R语言对两组数据，数据集进行作并可视化。
参考文章
皮尔森相关和斯皮尔曼等级相关
R语言-相关系数计算
R语言 相关性分析
R 相关性分析
R语言相关分析
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