從事質量行業(yè)的朋友一定經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行分析，這也是一項最基礎的技能。那么你知道幾種數(shù)據(jù)相關性分析的方法呢?
做數(shù)據(jù)分析時，為了提煉觀點，相關性分析是必不可少，而且尤為重要的一個環(huán)節(jié)。但是，對于不同類型的數(shù)據(jù)，相關性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的數(shù)據(jù)類型，來對各種相關性分析方法進行梳理總結。
相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，相關性不等于因果性。
一、離散與離散變量之間的相關性
1、卡方檢驗
卡方檢驗是一種用途很廣的計數(shù)資料的假設檢驗方法。它屬于非參數(shù)檢驗的范疇，主要是比較兩個及兩個以上樣本率( 構成比)以及兩個分類變量的關聯(lián)性分析。其根本思想就是在于比較理論頻數(shù)和實際頻數(shù)的吻合程度或擬合優(yōu)度問題。
它在分類資料統(tǒng)計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗;多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。
(1)假設，多個變量之間不相關
(2)根據(jù)假設計算得出每種情況的理論值，根據(jù)理論值與實際值的差別，計算得到卡方值 及 自由度
df=(C-1)(R-1)
(3)查卡方表，求p值
卡方值越大，P值越小，變量相關的可能性越大，當P<=0.05.否定原假設，認為變量相關。
2、信息增益和信息增益率
在介紹信息增益之前，先來介紹兩個基礎概念，信息熵和條件熵。
信息熵，就是一個隨機變量的不確定性程度。
條件熵，就是在一個條件下，隨機變量的不確定性。
(1)信息增益：熵 - 條件熵
在一個條件下，信息不確定性減少的程度。
Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)
信息增益越大，表示引入條件X之后，不純度減少得越多。信息增益越大，則兩個變量之間的相關性越大。
(2)信息增益率
假設，某個變量存在大量的不同值，例如ID，引入ID后，每個子節(jié)點的不純度都為0.則信息增益減少程度達到最大。所以，當不同變量的取值數(shù)量差別很大時，引入取值多的變量，信息增益更大。因此，使用信息增益率，考慮到分支個數(shù)的影響。
Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)
二、連續(xù)與連續(xù)變量之間的相關性
1、協(xié)方差
協(xié)方差，表達了兩個隨機變量的協(xié)同變化關系。如果兩個變量不相關，則協(xié)方差為0.
Cov(X,Y)=E{[X-E(X)],[Y-E(Y)]}
當 cov(X, Y)>0時，表明 X與Y 正相關;
當 cov(X, Y)<0時，表明X與Y負相關;
當 cov(X, Y)=0時，表明X與Y不相關。
協(xié)方差只能對兩組數(shù)據(jù)進行相關性分析，當有兩組以上數(shù)據(jù)時就需要使用協(xié)方差矩陣。
協(xié)方差通過數(shù)字衡量變量間的相關性，正值表示正相關，負值表示負相關。但無法對相關的密切程度進行度量。當我們面對多個變量時，無法通過協(xié)方差來說明那兩組數(shù)據(jù)的相關性最高。要衡量和對比相關性的密切程度，就需要使用下一個方法：相關系數(shù)。
2、線性相關系數(shù)
也叫Pearson相關系數(shù)， 主要衡量兩個變量線性相關的程度。
r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))
相關系數(shù)是用協(xié)方差除以兩個隨機變量的標準差。相關系數(shù)的大小在-1和1之間變化。再也不會出現(xiàn)因為計量單位變化，而數(shù)值暴漲的情況了。
線性相關系數(shù)必須建立在因變量與自變量是線性的關系基礎上，否則線性相關系數(shù)是無意義的。
三、連續(xù)與離散變量之間的相關性
1、連續(xù)變量離散化
將連續(xù)變量離散化，然后，使用離散與離散變量相關性分析的方法來分析相關性。
2、箱形圖
使用畫箱形圖的方法，看離散變量取不同值，連續(xù)變量的均值與方差及取值分布情況。
如果，離散變量取不同值，對應的連續(xù)變量的箱形圖差別不大，則說明，離散變量取不同值對連續(xù)變量的影響不大，相關性不高;反之，相關性高。
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