主成分分析得出某一变量与因变量是负相关性，但是Pearson算出来却是正相关性，为什么不同呢？

应该相信哪一种分析呢？

主成分分析可以得出“某一变量与因变量是负相关性”吗？

这位朋友，百度知道官方认证行家为你解答。 称名变量nominal variable的特点是，变量只能取彼此独立的值，值和值之间不允许任何其他的中间值，比如颜色、性别等都是nominal variable。 计算此类变量的相关系数correlation coefficient，国际上有几个惯例系数，就大学阶段而言一般最常见的是phi（希腊字母φ）。不过phi对你这个可能不大适用，因为phi要求每个变量只能有两个取值。 另外一个比较常见的相关系数是lambda（希腊字母λ），这个就不限每个称名变量的取值数量啦。 其实，由于称名变量并不多见，国际上对计算称名变量的相关系数并没有统一意见，不像pearson r那样到处流行。 我不知道你是在用什么统计计算这个correlation。如果是用spss，那么相关系数的计算结果列表中，spss很聪明，它会发现你用的是称名变量，并且根据情况你适用的系数。用纸币来手算可是会很累人的。

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