现实生活中的相关性示例

引言

相关性在理解生活中不同方面的变量之间的关系方面起着至关重要的作用。在处理相关性矩阵时，通常可以找出某个变量的增加或减少是否对另一个变量产生正面或负面的影响。负相关系数意味着相应的变量呈负相关，而正相关系数则表示变量呈正相关。下面将介绍六个正相关、负相关和零相关的例子。这些相关性的例子包括人们在日常生活中会遇到的经济和健康相关因素。这些例子有助于突出相关性在人类生活中的作用。

什么是相关性？

相关性是两个变量之间关联的程度，或者是一个变量相对于另一个变量的变化率。因此，相关系数的值总是在-1和1之间。理解以下术语有助于掌握相关性。

• 正相关：正相关为（1）。这仅仅表明两个变量都在增加或都在减少。
• 负相关：负相关为（-1）。这意味着两个变量的方向呈反向运动。
• 零相关或无相关：相关系数为零意味着两个变量之间没有直接的相互影响，因此这两个变量是无关的，或者说是相互独立的。换句话说，一个变量上升时，另一个变量也上升，或者一个变量下降时，另一个变量也下降。

生活中的相关性例子

以下示例展示了变量之间负相关、正相关和无相关的真实世界示例。

正相关例子

示例 1：运动与心理健康

规律的运动可以提高个人的精神健康水平。过去的研究表明，运动能带来快乐，减少人类所经历的焦虑和悲伤，并改善心理健康。整体的正相关有助于支持运动在维持心理健康方面的作用。

示例 2：温度与冰淇淋销量

分析还表明，随着温度的升高，冰淇淋的销量也在增加。换句话说，那些在整体上销售更多冰淇淋的企业，往往位于气候温暖的地区，夏季人们更喜欢吃冰淇淋。

如果我们绘制温度与冰淇淋销量的散点图，可能看起来是这样的：

负相关例子

示例 1：失业率与消费者支出

还发现，经济中的总体消费者支出与失业率之间存在反向关系。这是因为在高失业率的情况下，人们在开支方面会更加谨慎，因此他们的支出会减少。从这种关联中可以推断，尽管经济衰退期间消费者支出会减少，但就业稳定对经济至关重要。

示例 2：跑步时间与体脂

随着跑步时间的增加，个人的体脂往往会下降。换句话说，跑步时间和体脂之间存在负相关关系。你跑的英里越多，体脂就越少。

显示体脂百分比与跑步时间之间关系的散点图可能如下所示：

无相关例子

示例 1：咖啡消费量与智力

这样我们就意识到，一个人的智商水平与每天摄入的咖啡量之间的相关性为零。换句话说，这意味着我们无法从一个人摄入的咖啡量来推断出他/她的智商。

以下可能是显示每日咖啡摄入量与智商水平之间关系的散点图的外观：

示例 2：鞋码与观看电影数量

一个人的鞋码和他/她每年观看的电影数量之间根本没有关系。换句话说，我们无法从一个人的鞋码推断出他/她每年的观影习惯。

以下可能是我们绘制的比较鞋码与观看电影数量的散点图的外观：

结论

相关性提供了关于在生活不同方面变量之间的相互关系的信息。以上示例通过正、负和零数字来说明各种组件之间的相关性。通过理解这些联系，我们可以有效地做出明智的判断并实施发展计划。无论是温度与冰淇淋销量之间的关系，跑步时间与体脂之间的关系，咖啡消费量与智力之间的关系，还是任何其他相关性；这些发现都可以帮助我们在个人和职业生活中做出有益的改变。