通过观察相关系数矩阵，我们可以深入了解变量之间的相关性强度。如果两个变量的相关系数接近1或-1，这表明它们之间存在强烈的线性关系。而当相关系数接近0时，表示它们之间没有线性相关性。此外，我们还可以通过相关系数的正负来判断变量之间的相关性方向。如果相关系数为正，意味着两个变量正相关，即一个变...
值越接近1或-1，表示两个变量之间的相关性越强；值越接近0，表示相关性越弱。2、相关系数矩阵的对角线元素为1，一个变量与自身的相关性总是为1。3、当相关系数矩阵中的某个元素接近-1或1时，表示两个变量之间存在较强的负相关或正相关关系。4、可以通过观察相关系数矩阵中的显著相关系数（接近1或...
应该是说GDP与capital正相关、GDP与energy也正相关,那么capital和energy应该是正相关的,而矩阵中它们的相关系数(0.889)反应出的也是正相关,这就是保序性了 ruicheng 3楼: Originally posted by whenyd at 2013-07-20 14:02:31 应该是说GDP与capital正相关、GDP与energy也正相关,那么capital和energy应该是正相关的...
因子分析相关性矩阵出现负值查看方法：两个变量相关性的数值是负数表示一个变量的增加可能引起另一个变量的减少,即负相关。可以取它的绝对值来看相关程度的大小。负数表示该题目与因子中其他题目的方向是相反的，至于信度比较低，除了这些题目内容一致性不是很高外，还和题目数量有关。