大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于市场调研fai的相关系数的问题，于是小编就整理了1个相关介绍市场调研fai的相关系数的解答，让我们一起看看吧。

1. c相关系数和fai相关系数哪个大

1、c相关系数和fai相关系数哪个大

φ相关系数是描述2 ×2列联表数据相关程度最常用的一种相关系数。φ系数适合2 ×2列联表，这是因为对于2 ×2列联表中的数据，计算出的φ系数可以控制在0～1这个范围。当φ=0，表明两变量相互独立；当|φ|=1，表明两变量完全相关。

列联相关系数又称列联系数（coefficient of contingency），简称c系数，主要用于大于2×2列联表的情况。当列联表中的两个变量相互独立时，系数c=0，但它不可能大于1，这一点从式（7）中也可以反映出来。c系数的特点是，其可能的最大值依赖于列联表的行数和列数，且随着R和C的增大而增大。

列联相关系数又称列联系数（coefficientofcontingency），简称c系数，主要用于大于2×2列联表的情况。当列联表中的两个变量相互独立时，系数c=0，但它不可能大于1，这一点从式（7）中也可以反映出来。

相关性？你可以比较相关系数的大小和显著性检验结果，相关系数绝对值大的，并且结果显著，其相关程度就更高。也可以进行多元回归分析，C作为因变量，A和B作为自变量，然后比较回归系数的大小和显著性检验结果，回归系数绝对值大的，且结果显著，则相关程度更高。

φ本关系数，适用于2×2情形。c相关系数，适用于2×2以上情形。V相关系数，适用于任何情形。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

到此，以上就是小编对于市场调研fai的相关系数的问题就介绍到这了，希望介绍关于市场调研fai的相关系数的1点解答对大家有用。