那么相关-1的值/(相关系数r的绝对值越接近1 ， 则相关性越强；越接近0 ， 越弱相关性，越正确c .因此，选择c . Correlation系数越大，说明两个变量之间的关系更强 。相关性系数 越大，两个指标反映的信息越高相关性，样本书越大，需要显著相关的相关性系数越小 ， 样本书越大 ， 需要显著相关的相关性系数越小 。
1、熵权法和层次 分析法的区别和联系主成分分析方法与层次分析方法的异同1 。两个指标之间的相关性基于相关性 分析 。相关性系数 越大，两个指标反映的信息越高相关性 。为了使评价指标体系简洁有效，需要避免指标反映的信息重复 。通过计算同一准则层中各评价指标之间的相关度系数，删除相关度系数较大的指标，避免了评价指标反映的信息重复 。
2.基于主成分分析 (1)因子载荷原理的指标筛选原理 。通过主成分分析对其余指标，得出各指标的因子负荷 。因素负荷的绝对值小于或等于1，绝对值越趋于1，该指标对评价结果越重要 。(2)基于主成分原理分析，因子负荷反映了指标对评价结果的影响程度，因子负荷的绝对值越大，表明该指标对评价结果越重要，越应该保留；反之，越应该删除 。
2、变量之间的相关程度越低,则相关 系数的数值(【相关性分析 系数越大,spss相关性分析系数】相关性的绝对值系数r越接近1，则相关性越强；越接近0，越弱相关性，越正确c .因此 ， 选择c . Correlation系数越大，说明两个变量之间的关系更强 。样本的简单相关系数一般用R来表示，R的值在1到 1之间，如果r>0，说明两个变量正相关 ， 即一个变量的值是越大，另一个变量的值也是越大；如果 。
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