皮尔逊相关系数是一种广泛使用的统计工具，用于衡量两个变量之间的线性关系。然而，为了确保其结果的有效性和准确性，必须满足一些前提条件。接下来，我们一起来看看这五个关键假设吧！📜
1️⃣ 正态分布：首先，两个变量都应符合正态分布。这意味着数据点在图形上呈现出钟形曲线的形状。若不符合，可以考虑使用非参数方法。
2️⃣ 线性关系：其次，变量间的关系应该是线性的。如果存在曲线关系，则需要进行转换或选择其他更适合的方法。
3️⃣ 无异常值：异常值会对结果产生显著影响，因此需要检查并处理这些值。这可以通过绘制散点图来实现。
4️⃣ 方差齐性：两组数据的方差应该相等。如果方差差异过大，可能需要采取变换或其他措施以达到方差齐性。
5️⃣ 独立观测值：最后，样本中的观测值应该是独立的。这意味着一个观测值的出现不应影响另一个观测值的概率。
掌握这些假设条件将有助于您更准确地运用皮尔逊相关系数，从而得出可靠的研究结论。📊