相關性是兩個變量之間關係的統計測量。 可能的相關範圍從+1到-1。 零相關表明變量之間沒有關係。 -1的相關性表明完美的負相關性，這意味著隨著一個變量上升，另一個變量下降。 相關性+1表示完美的正相關，意味著兩個變量一起朝相同的方向移動。
有關相關性的問題
一位讀者寫道： “我剛剛完成了研究方法測驗，我認為其中兩個問題的答案可能是錯誤的。在一個問題上，我認為最弱的關係表示為-0.74（c），並且在測驗答案中給出的不是+0.10（a），對於另一個問題，我認為測驗答案中給出的最強關係表示為+0.79（b），而不是-0.98（d）。我只是錯過了一點。“
當涉及到相關性時，請注意不要將正面，強烈和負面等同於弱。 兩個變量之間的關係可能是負面的，但這並不意味著這種關係不強。
記住，相關強度是從-1.00到+1.00。 相關係數通常表示為r ，表示兩個變量之間關係的方向和強度的度量。
當r值接近於+1或-1時，表明兩個變量之間存在較強的線性關係。 -0.97的相關性是強烈的負相關，而0.10的相關性是弱正相關。 當你在考慮相關性時，只需記住這個方便的規則：相關性越接近0，它越弱，而接近+/- 1，它就越強。
因此，對於第一個問題，+0.10確實是一個比-0.74弱的相關性，對於下一個問題，-0.98是一個比+0.79更強的相關性。
當然（你可能已經在你所有的心理學課上聽過一百萬次），相關並不等於因果關係。
僅僅因為兩個變量之間存在關係並不意味著一個變量的變化會導致另一個變化。
什麼是零相關？
零相關性表明相關性統計並未顯示這兩個變量之間的關係。 值得注意的是，這並不意味著根本就沒有關係; 它只是意味著沒有線性關係。 零相關通常使用縮寫r = 0來指示。
什麼是虛幻的相關？
虛幻的關聯是當只有一個微小的或絕對沒有關係實際存在時，兩個變量之間關係的感知。 例如，人們有時會認為，因為過去一個時刻有兩個事件一起發生，所以一個事件一定是另一個事件的起因。 這些虛幻的相關性可能發生在科學調查和現實世界中。
刻板印像是虛幻相關的一個很好的例子。
研究表明，人們傾向於認為某些群體和特徵一起出現，並經常高估兩個變量之間關聯的強度。 例如，假設一個人有一個錯誤的信念，那就是所有來自小城鎮的人都非常友善。 當個人遇到一個非常善良的人時，他的直接假設可能是這個人來自一個小鎮，儘管事實上善良與城市人口無關。
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