Pearson 相关性分析：解释、假设和应用

Pearson 相关性分析是一种统计方法，用于评估两个变量之间的线性关系程度。它基于样本数据计算出一个相关系数，用于描述两个变量之间的相关性强度和方向。相关系数的取值范围为-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关性，1表示完全正相关。

在进行 Pearson 相关性分析时，需要满足以下假设：1）变量之间存在线性关系；2）变量的分布是正态分布；3）变量的方差是相等的。如果这些假设不成立，Pearson 相关性分析的结果可能会失真。

Pearson 相关性分析可以应用于许多领域，如社会科学、医学、经济学等。它可以帮助研究人员了解两个变量之间的关系，从而更好地理解数据和做出相应的决策。