Correlation Coefficient The correla

Correlation Coefficient The correlation coefficient describes the relationship betweentwo variables and is stated as a number between –1.0 and +1.0.For example, say the HR department wants to find out what factors contribute to absenteeismin the company. One of the factors they decide to analyze is length of time at thecompany, so one hypothesis they might use is “The absentee rate is higher with newemployees.”To analyze this, they would collect two numbers for each employee: how many monthsemployed and how many days absent. The numbers are then plotted on a graph foranalysis.If this hypothesis is correct, they would expect to see a negative correlation coefficient;that is, the shorter the length of time employed, the higher the absentee rate. This would bereflected by a negative number: for example, –.2. Figure 2.2 shows how this looks.

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相关系数的相关系数描述之间的关系 的两个变量，并表示为与1.0之间的一个数-1.0。 例如，假设HR部门要找出什么因素导致旷工 的公司。其中一个他们决定分析的因素是在时间长度 “的缺席率与新的更高的公司，这样一个假设，他们可能会使用的 。员工” 要分析这一点，他们会收集两个数字为每个员工：多少个月 自营和多少天缺席。然后，这些数字是绘制在一个图表 分析。 如果这个假设是正确的，他们希望看到一个负相关系数; 即，所采用的时间长度越短，缺席率越高。这将被 通过一个负数反射：例如，-.2。图2.2显示了这一期待。

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相关系数描述 两个变量，并声明为 ±1.0 和 +1.0 之间的数字。 例如，说人力资源部门想要找出导致缺勤的因素 在公司。他们决定分析的因素之一是 公司，所以一个假设，他们可能使用是"缺席率较高与新的 员工。 为了分析这一点，他们将为每个员工收集两个数字：多少个月 雇用和缺席多少天。然后，在图形上绘制数字。 分析。 如果这个假设是正确的，他们会期望看到负相关系数; 也就是说，雇用的时间越短，缺勤率越高。这将是 由负数表示反映：例如，*.2。图 2.2 显示了它的外观。

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相关系数相关系数描述了 两个变量，表示为介于-1.0和+1.0之间的数字。 例如，假设人力资源部想找出导致旷工的因素 在公司里。他们决定分析的一个因素是 公司，所以他们可能使用的一个假设是“新的 员工。” 为了分析这个问题，他们会为每个员工收集两个数字：多少个月 有工作，缺席多少天。然后将这些数字绘制在 分析。 如果这个假设是正确的，他们会期望看到负相关系数； 也就是说，工作时间越短，旷工率就越高。这会是 由负数反映：例如，-.2。图2.2显示了它的外观。

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