小怡给大家谈谈相关系数的意义，以及相关系数的意义计算应用的知识点，希望对你所遇到的问题有所帮助。

相关系数的意义(相关系数的意义计算)相关系数的意义(相关系数的意义计算)


相关系数的意义(相关系数的意义计算)


相关系数的意义(相关系数的意义计算)


1、1.相关系数r小于0.5说R=[r1,r2,r3,r4]';%此处矩阵要转置成41矩阵明不相关。

2、ICC常用于衡量某个指标（比如，皮层厚度）在多次测量4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。

3、中的一致性/相似性（即信度）。

4、在概念上，ICC等于真实的（被试间）变异除以观测的变异，观测的变异等于真实的变异加上噪声变异。

5、比如，ICC=0.5表示真实变异和噪声变异相同。

6、ICC越高，表明观测/测量越可靠。

7、ICC的理论范围在0-1，一般地，ICC位于0-0.5之间表示信度，0.5-0.75表示中等，0.75-0.9表示好，0.9-1表示极好（也存在其他分类标准）。

8、根据如何计算ICC，可以分为三个类型，即ICC(1,1), ICC(2,1)和ICC(3,1)。

9、ICC(2,1)也表示为ICC(A,1)，ICC(3,1)也表示为ICC(C,1)。

10、在MRI脑成像中，ICC(2,1)似乎是最常用的。

11、ICC(2,1)和ICC(3,1)的区别在于是否考虑多次测量之间的系统性噪声，直观来说，就是ICC(2,1)对变量的均值敏感，ICC(3,1)对变量的均值不敏感。

12、作为对比，熟知的皮尔逊相关系数对于变量的均值和方都不敏感，只对变量之间的协方敏感。

13、在具体估计方法上，常见的有ANOVA和LME（linear mixed-effects）两种。

14、LME的好处是不会出现ICC。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。