相关系数

样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。

如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：

(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。

(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。

(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。

相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：

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

α系数是一投资或基金的绝对回报(Absolute Return) 和按照β系数计算的预期回报之间的差额

一句话，平均实际回报和平均预期回报的差额即α系数

信度系数α的取值范围真是【0，1】

极差系数：极差

最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。测量的Xi中最大值与最小值的差即极差，极差占平均值的百分数即极差系数

极差R＝χmax－χmin

极差系数m＝(R/χ)×100%

克隆巴赫系数（Cronbach's alpha）是检视信度的一种方法，由李·克隆巴赫在1951年提出。它克服了部分折半法的缺点，是目前社会科学研究最常使用的信度分析方法。

克隆巴赫（信度）系数（Cronbach's alpha），是心理或教育测验中最常用的信度评估信度工具。

克隆巴赫系数是一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法，依一定公式估量测验的内部一致性，作为信度的指标。它克服部份折半法的缺点，是目前社会研究最常使用的信

度指标，它是测量一组同义或平行测“总和”的信度。

克隆巴赫系数公式

α为信度系数，n 为测验题目数，S2i为每题各被试得分的方差，S2t为所有被试所得总分的方差。

一般来说，该系数愈高，即工具的信度愈高。在基础研究中，信度至少应达到0.80 才可接受，在探索性研究中，信度只要达到0.70 就可接受，介于0.70－0.98 均属高信度,而低于0.35 则为低信度，必须予以拒绝。

简单相关系数又称皮尔逊相关系数，它描述了两个定距变量间联系的

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的取值在-1与+1之间，若r＞0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r＜0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的