相关性是两个变量之间关系的统计测量。 可能的相关范围从+1到-1。 零相关表明变量之间没有关系。 -1的相关性表明完美的负相关性，这意味着随着一个变量上升，另一个变量下降。 相关性+1表示完美的正相关，意味着两个变量一起朝相同的方向移动。
有关相关性的问题
一位读者写道： “我刚刚完成了研究方法测验，我认为其中两个问题的答案可能是错误的。在一个问题上，我认为最弱的关系表示为-0.74（c），并且在测验答案中给出的不是+0.10（a），对于另一个问题，我认为测验答案中给出的最强关系表示为+0.79（b），而不是-0.98（d）。我只是错过了一点。“
当涉及到相关性时，请注意不要将正面，强烈和负面等同于弱。 两个变量之间的关系可能是负面的，但这并不意味着这种关系不强。
记住，相关强度是从-1.00到+1.00。 相关系数通常表示为r ，表示两个变量之间关系的方向和强度的度量。
当r值接近于+1或-1时，表明两个变量之间存在较强的线性关系。 -0.97的相关性是强烈的负相关，而0.10的相关性是弱正相关。 当你在考虑相关性时，只需记住这个方便的规则：相关性越接近0，它越弱，而接近+/- 1，它就越强。
因此，对于第一个问题，+0.10确实是一个比-0.74弱的相关性，对于下一个问题，-0.98是一个比+0.79更强的相关性。
当然（你可能已经在你所有的心理学课上听过一百万次），相关并不等于因果关系。
仅仅因为两个变量之间存在关系并不意味着一个变量的变化会导致另一个变化。
什么是零相关？
零相关性表明相关性统计并未显示这两个变量之间的关系。 值得注意的是，这并不意味着根本就没有关系; 它只是意味着没有线性关系。 零相关通常使用缩写r = 0来指示。
什么是虚幻的相关？
虚幻的关联是当只有一个微小的或绝对没有关系实际存在时，两个变量之间关系的感知。 例如，人们有时会认为，因为过去一个时刻有两个事件一起发生，所以一个事件一定是另一个事件的起因。 这些虚幻的相关性可能发生在科学调查和现实世界中。
刻板印象是虚幻相关的一个很好的例子。
研究表明，人们倾向于认为某些群体和特征一起出现，并经常高估两个变量之间关联的强度。 例如，假设一个人有一个错误的信念，那就是所有来自小城镇的人都非常友善。 当个人遇到一个非常善良的人时，他的直接假设可能是这个人来自一个小镇，尽管事实上善良与城市人口无关。
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