各位同学，大家好。我是超越老师。拖更了好久，最近课有点多，哈哈~
同学们还记得甄嬛传系列吗？往期在这
本期来讲解相关量数。
本文包含知识点：相关量数
相关量数
众所周知，相关量数是一个统计中重要的概念，但很多人其实不知道相关量数的实际运用，以及该如何深刻理解一个相关值所涵盖的意义。
本次所用到的变量数据除了前几期说过的，集数、皇上词频、皇后词频，还加入了一些新的变量，来说明相关的内容。
正向情感：Nvivo情感自动分析出每集中出现的带有正性情感的词汇数量。
负向情感：Nvivo情感自动分析出每集中出现的带有负性情感的词汇数量。
甄嬛词频：这里选用每集出现的甄嬛、钮祜禄·甄嬛、熹贵妃等甄嬛常用名称作为甄嬛词频
于是，我们可以很容易得到这7个变量的两两相关矩阵表。这里默认全部为连续数据，因此均为积差相关。不同的相关计算的区别，仅是当变量数据类型不同时，采用不同的计算方式。但相关值的涵义没有区别。
（本文暂且不考虑相关显著性的问题）
我们根据上表可以很清楚地看到各个变量之间的相关性。
正相关：
例如，正向情感与姐姐词频之间有明显的正相关r=0.387。那么可以理解为，当一集中姐姐词频出现的越多，带有正向情感的成分也在增加。看来，当剧中多出现姐姐一词的时候，是多么的和睦美好。
负相关：
例如，集数与姐姐词频之间有明显的负相关r=-0.342。那么可以理解为，随着集数的增加，剧情的深入，姐姐词频出现的越来越少。姐姐追着姐姐，追着追着，姐姐都没了…………
零相关：
例如，皇后词频与集数之间几乎没有相关性r=0.006。那么可以理解为，皇后词频与集数的变化没有关系，当集数增加时，皇后词频的变化是无规律的。
需要注意：
当两个变量存在相关关系时，有三种可能性。例如，甄嬛词频与集数呈现明显的正相关r=0.342。
可能1：甄嬛词频越多，导致集数在增加。
可能2：集数增加，会导致甄嬛词频增加。
可能3：有一个C变量，该变量增加时，同时导致甄嬛词频与集数增加。例如，C为甄嬛的能力。甄嬛的能力增加时，剧中台词有关甄嬛的词汇就会越来越多（甄嬛词频增加），剧情也越来越深入（集数增加）。而甄嬛词频与集数之间没有关系。
所以，相关关系无法等同于因果关系。只能认为二者共同变化，但至于谁是因果，无法确定，也无法排除额外变量。
同时，相关关系系数值受到样本容量的影响。样本容量需要大于等于30。例如，如果我这里只选取“甄嬛回宫复仇”的部分，即55-76集的相关变量数据做分析的话会发现，原本全集数中，甄嬛词频与正向情感的相关值是-0.199，但当样本减少后，甄嬛词频与正向情感的相关值就变成了-0.439——这便是虚假相关。（由于特殊样本量或样本量小导致的高相关）
上述的变化中，由于相关系数是顺序数据，只能比大小，不能说明倍数关系。因此就算我改变样本量，导致相关值从-0.199到-0.439，数字上看起来差了一倍之多，但实际上并没有倍数说法，只能说一个小，一个大。
最后，零相关仅代表没有线性关系，但有可能其中有非线性关系，例如U型关系或者倒U型关系。
相关性多用散点图表示，我们在前面有一期的文章中有统计图表的讲解，不再赘述。
上面我们已经用过积差相关，是为两列连续数据时相关所用。例如，随着集数的增加，甄嬛词频也在增加。（这里可以将集数视为连续数据，作为剧情深入的指标值。）
如果是两列顺序数据，则采用等级相关。例如，甄嬛的位份与宿舍的等级，这个不用分析，很明显为正相关。（废妃-凌云峰，菀嫔-碎玉轩，熹贵妃-寿康宫）。如果是非正态的连续数据也可以转为顺序数据做等级相关。
如果是多个事物进行多种评价，则可以用肯德尔W系数。例如，甄嬛的惊鸿舞与纯元的惊鸿舞，被王爷和皇帝评价。则得出的W系数值可以说明王爷与皇帝评价的一致性，如果甄嬛的舞都被二者高评分，纯元的舞蹈都被二者低评分，则说明王爷与皇帝两位评分者非常一致。但如果甄嬛的舞，王爷高评分，皇帝低评分，纯元的舞，王爷低评分，皇帝高评分，则这个情况的W系数值就会偏低，说明两位评分者之间不一致。
如果让所有的嫔妃一起跳惊鸿舞，如果这样一个个打分就太麻烦了。可以让其两两配对。嫔位以上与嫔位以下，然后让王爷和皇帝选喜欢谁。这时就可以用肯德尔U系数，进行对偶比较后，来判断其一致性。
如果将甄嬛去凌云峰前赋值为1，甄嬛回宫后赋值为2，则我们可以将这个人为二分数据与其他词频的连续数据做相关。这时所用的就是二列相关。
如果将剧中的男性角色赋值为1，女性角色赋值为2，则性别这个真正二分变量与其他词频的连续数据做相关的时，所用的就是点二列相关。
如果将两个真二分变量做相关，则所用的就是品质相关。例如，阿哥的亲生与否，和皇帝的喜欢与否。
下一期，将进入推断统计的内容。会越来越硬核哦~
（本文图片来源网络，侵删）
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