列联表中常用来衡量相关性的相关系数有哪些？什么是相关性分析问题1:什么是属性相关性分析？属性相关性分析用于帮助过滤掉统计上不相关或弱相关的属性，保留最相关的属性(与挖掘任务相关)。列联表中常用来衡量相关性的三个相关系数是皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数。
生物统计学中常用的一个概念是相关系数，可以推导出相关系数来构建基因共表达网络。基因网络分析的大多数方法都是基因表达相关系数计算的延伸和推导。即使复杂的算法也是基于相关系数的计算。所以了解相关系数对后续的分析影响很大。皮尔逊相关系数是最常见的相关计算。皮尔逊相关百度百科解释:Pearsoncorrelationcoefficient，也叫皮尔逊积矩相关系数，是线性相关系数。
φ系数C系数V系数有以下特点:φ相关系数是描述2×2列联表数据相关程度最常用的相关系数。φ系数适用于2×2列联表，因为对于2×2列联表中的数据，计算的φ系数可以控制在0 ~ 1的范围内。φ0时，表示两个变量相互独立；当|φ|1时，说明两个变量完全相关。注:当列联表R×C中的行数r或列数C大于2时，φ系数会随着r或C的增大而增大，φ值没有上限。
关联相关系数，也称为列联系数，简称C系数，主要用于列联表大于2×2的情况。当列联表中两个变量相互独立时，系数为c0，但不能大于1。C系数的特点是其可能的最大值取决于列联表的行数和列数，且随R和C的增加而增加.列联系数的限制:按不同的行和列计算的列联系数不便于比较，除非两个列联表的行数和列数相同。当两个变量相互独立时，v 0；当两个变量完全相关时，V1，所以V的值在0和1之间。
3、excel里的数据分析相关性,方差分析的各个指标是什么含义?我想不用我说你第一张表是什么吧？我来说一下第二张表方差分析SS代表偏离平均值的平方和，组间SS反映的是各组数据的差异。其值等于两列各自之和的平方除以每列数据之和，然后两列之和的平方除以总数，如上面的930 * 930/18 897 * 897/18(930 897)*(930 897)/3629。组内SS反映组内数据的变异，其值等于组间总SS；总SS的算法是两列各数据的平方和减去两列数据之和的平方除以两列数据总数；Df称为自由度，组间df列数为1，组内df数据列数MS表示均方，可以代替均方偏差之和来消除组内数据个数不同带来的影响。SS/dfF值是通过将组间均方除以组内均方获得的。如果F值接近1，则组间差异没有统计学意义。如果F远大于1，说明组间差异具有统计学意义(F值越大，说明两组数据相关性越小)。Fcrit是一个具体值，可以通过查阅F边界表得到。一旦确定了组数和组内数据的个数，Fcrit值就一定了(所谓具体值就是这个意思)PVALU。
4、pearson相关系数的数值为多少证明有相关性?标准是什么?谢谢!!相关系数(correlation coefficient)是统计学家卡尔·皮尔逊(karl pearson)设计的第一个统计指标，是研究变量之间线性相关性的一个量，一般用字母r表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义也有很多种，皮尔逊相关系数是最常用的一种。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有很强的相关性。在0.3和0.8之间，可以认为存在弱相关性。低于0.3，没有相关性。需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即其接近1的程度与数据组数n有关，容易给人一种错觉。
