相關(guān)分析中應(yīng)注意的問題

　　1、警惕虛假相關(guān)導(dǎo)致的錯誤結(jié)論

　　有時兩變量之間并不存在相關(guān)關(guān)系，但卻可能出現(xiàn)較高的相關(guān)系數(shù)。

　　如存在另一個共同影響兩變量的因素。在時間序列資料中往往就會出現(xiàn)這種情況，有人曾對教師薪金的提高和酒價的上漲作了相關(guān)分析，計算得到一個較大的相關(guān)系數(shù)，這是否表明教師薪金提高導(dǎo)致酒的消費量增加，從而導(dǎo)致酒價上漲呢?經(jīng)分析，事實是由于經(jīng)濟繁榮導(dǎo)致教師薪金和酒價的上漲，而教師薪金增長和酒價之間并沒有什么直接關(guān)系。

　　原因的混雜也可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。如有人做過計算，發(fā)現(xiàn)：在美國，經(jīng)濟學(xué)學(xué)位越高的人，收入越低，籠統(tǒng)地計算學(xué)位與收入之間的相關(guān)系數(shù)會得到負(fù)值。但分別對大學(xué)、政府機構(gòu)、企業(yè)各類別，計算學(xué)位與收入之間的相關(guān)系數(shù)得到的則是正值，即對同一行業(yè)而言，學(xué)位高，收入也高。

　2、相關(guān)系數(shù)不能解釋兩變量間的因果關(guān)系

　　相關(guān)系數(shù)只是表明兩個變量間互相影響的程度和方向，它并不能說明兩變量間是否有因果關(guān)系，以及何為因，何為果，即使是在相關(guān)系數(shù)非常大時，也并不意味著兩變量間具有顯著的因果關(guān)系。例如，根據(jù)一些人的研究，發(fā)現(xiàn)抽煙與學(xué)習(xí)*有負(fù)相關(guān)關(guān)系，但不能由此推斷是抽煙導(dǎo)致了*差。

　　因與果在很多情況下是可以互換的。比如，研究發(fā)現(xiàn)收入水平與股票的持有額正相關(guān)，并且可以用收入水平作為解釋股票持有額的因素，但是否存在這樣的情況，你賺的錢越多，買的股票也越多，而買的股票越多，賺的錢也就越多，何為因?何為果?眾所周知，經(jīng)濟增長與人口增長相關(guān)，可是究竟是經(jīng)濟增長引起人口增長，還是人口增長引起經(jīng)濟增長呢?不能從相關(guān)系數(shù)中得出結(jié)論。

　　另外，注意不要在相關(guān)關(guān)系據(jù)以成立的數(shù)據(jù)范圍以外，推論這種相關(guān)關(guān)系仍然保持。雨下的多，農(nóng)作物長的好，在缺水地區(qū)，干旱季節(jié)雨是一種福音，但雨量太大，卻可能損壞莊稼。又如，廣告投入多，銷售額上漲，利潤增加，但盲目加大廣告投入，卻未必使銷售額再增長，利潤還可能減少。正相關(guān)達(dá)到某個極限，就可能變成負(fù)相關(guān)。這個道理似乎人人都明白，但在分析問題時卻容易忽視。