intercorrelation是什么意思，intercorrelation的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
n. 组间关联
例句
This overlap, or intercorrelation, suggests that all such tests measure some global element of intellectual ability as well as specific cognitive skills.
这种不同测试方式之间存在的重叠或关联现象，表明它们在测出某种特定认知能力的同时，也测出了某种带普遍性的智力因素。
专业解析
Intercorrelation 是一个统计学和数据分析领域的术语，指多个变量之间两两相互关联的程度或模式。它描述的不是单一变量自身的特性，也不是一个变量与另一个特定变量的关系，而是一组变量（通常三个或更多）中，每一对变量之间存在的相关关系的集合。
核心含义解析
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基础概念：
- 它建立在“相关”（correlation）的概念之上。相关衡量的是两个变量之间线性关系的强度和方向（正相关、负相关、无相关）。
- “Inter-”这个前缀表示“在……之间”或“相互”。因此，“intercorrelation”特指一组变量内部成员之间相互成对的相关关系。
- 它关注的是变量网络内部的连接性。例如，在包含变量 A、B、C、D 的数据集中，intercorrelation 指的是 A-B、A-C、A-D、B-C、B-D、C-D 这些所有可能的配对关系。
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与相关矩阵的关系：
- Intercorrelation 最直观的体现形式是一个相关矩阵。
- 相关矩阵是一个正方形表格，行和列都是同一组变量。矩阵中的每个单元格（非对角线）显示了对应行变量和列变量之间的相关系数（如 Pearson r）。
- 这个矩阵整体就代表了这组变量之间的 intercorrelation 模式。它展示了所有变量对之间相互关联的强度和方向。
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应用场景：
- 因子分析/主成分分析： 这些降维技术的前提就是变量之间存在一定的 intercorrelation。分析的目标是找出隐藏在众多观测变量 intercorrelation 背后的少数几个潜在因子或主成分。
- 量表/问卷开发与验证： 在心理学、教育学等领域，开发一个测量某个构念（如焦虑、满意度）的量表时，通常会包含多个题目（items）。研究者会检查这些题目之间的 intercorrelation（通常称为“内部一致性”或“题目间相关”）。适度的正 intercorrelation 是量表具有良好信度的指标之一，表明所有题目都在测量同一个潜在特质。
- 多重共线性诊断： 在多元回归分析中，如果自变量之间存在高度的 intercorrelation（即多重共线性），会使得难以区分每个自变量对因变量的独特贡献，并可能导致回归系数估计不稳定或难以解释。检查自变量间的相关矩阵是诊断多重共线性的第一步。
- 聚类分析： 根据变量之间的 intercorrelation 模式（相似性），可以将变量分组（聚类），使得组内变量高度相关，组间变量相关较低。
- 网络分析： 在复杂系统研究中，intercorrelation 可以表示系统中不同元素（节点）之间的连接强度。
关键点总结
- 范围： 涉及三个或更多变量。
- 核心： 关注变量组内所有可能的两两配对关系。
- 表现形式： 通常通过相关矩阵来呈现和计算。
- 目的： 理解一组变量内部相互关联的结构，为更高级的统计分析（如降维、结构建模）提供基础。
参考资料：
网络扩展资料
“Intercorrelation”是一个统计学和数据分析中常用的术语，其核心含义是多个变量之间的相互关联性。以下是详细解释：
词源与构成
- 前缀“inter-”：源自拉丁语，表示“之间”或“相互”。
- 词根“correlation”：指两个变量之间的相关性，即一个变量变化时，另一个变量随之变化的程度（如正相关、负相关）。
因此，“intercorrelation”特指多个变量之间复杂的相互关联关系，而非仅两两之间的简单相关。
实际应用场景
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统计分析
在心理学、社会学等研究中，常用于分析多个测试项或指标之间的关联程度。例如，一项人格测试中，多个问题可能共同反映某一人格特质，此时需通过intercorrelation分析这些问题的内在关联性。
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数据建模
在建立多变量模型时，若变量间存在高度intercorrelation（如多重共线性），可能导致模型结果不可靠，需通过降维或剔除冗余变量解决。
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跨领域研究
如经济学中分析不同产业间的关联（inter-industry correlation），也属于intercorrelation的一种。
与相关术语的区分
- Correlation（相关）：仅指两变量之间的线性关系。
- Interrelation（相互关系）：更广义的相互作用，不限于统计学意义（如物理系统中的相互影响）。
- Interdependence（相互依赖）：强调变量间的依赖关系，而非具体的统计相关性。
Intercorrelation强调多变量间的统计关联性，常见于需分析复杂变量关系的领域。其核心意义是通过量化变量间的相互影响，帮助研究者理解数据内在结构或优化模型设计。
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