如果A的增长对应B的增长,则称为A和B正相关。如果A的增长对应B的减少,则称为A和B负相关。
正相关就是我们数学中所说所说的一个,就是一个自变量和一个因变量呈正相关,比如自变量增大,我的因变量也肯定就增大了,负相关则反之就是如果我的自变量增大,我的,因变量就变小,就是一个相反的结果。
你这个数据讨论正负相关没有意义。因为正负相关的数据必须基于这个数据变化有意义,比如年龄变大了 和年龄变小 有实际的不同意义。再比如距离数据变大和变小是有实际意义,而你的这个属于分类变量,你可以把突变用1代替,不突变用2代替,也可以反过来把突变用2代替,不突变用1代替。可以用99表示突变,100表示不突变等,这里的数字只是代表一个分类没有大小的实际意义。所以你这个正负相关没法计算
题主是否想询问“论文数据相关性本来是负相关,但算出来之后是正相关怎么办”?没有影响的。根据相关文献显示可知论文做出来的结果推翻了假设没关系,这说明研究内容有价值,是不需要更改的。
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