intercorrelation是什麼意思，intercorrelation的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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例句

專業解析

Intercorrelation 是一個統計學和數據分析領域的術語，指多個變量之間兩兩相互關聯的程度或模式。它描述的不是單一變量自身的特性，也不是一個變量與另一個特定變量的關系，而是一組變量（通常三個或更多）中，每一對變量之間存在的相關關系的集合。

核心含義解析

1. 基礎概念：

   • 它建立在“相關”（correlation）的概念之上。相關衡量的是兩個變量之間線性關系的強度和方向（正相關、負相關、無相關）。
   • “Inter-”這個前綴表示“在……之間”或“相互”。因此，“intercorrelation”特指一組變量内部成員之間相互成對的相關關系。
   • 它關注的是變量網絡内部的連接性。例如，在包含變量 A、B、C、D 的數據集中，intercorrelation 指的是 A-B、A-C、A-D、B-C、B-D、C-D 這些所有可能的配對關系。

2. 與相關矩陣的關系：

   • Intercorrelation 最直觀的體現形式是一個相關矩陣。
   • 相關矩陣是一個正方形表格，行和列都是同一組變量。矩陣中的每個單元格（非對角線）顯示了對應行變量和列變量之間的相關系數（如 Pearson r）。
   • 這個矩陣整體就代表了這組變量之間的 intercorrelation 模式。它展示了所有變量對之間相互關聯的強度和方向。

3. 應用場景：

   • 因子分析/主成分分析： 這些降維技術的前提就是變量之間存在一定的 intercorrelation。分析的目标是找出隱藏在衆多觀測變量 intercorrelation 背後的少數幾個潛在因子或主成分。
   • 量表/問卷開發與驗證： 在心理學、教育學等領域，開發一個測量某個構念（如焦慮、滿意度）的量表時，通常會包含多個題目（items）。研究者會檢查這些題目之間的 intercorrelation（通常稱為“内部一緻性”或“題目間相關”）。適度的正 intercorrelation 是量表具有良好信度的指标之一，表明所有題目都在測量同一個潛在特質。
   • 多重共線性診斷： 在多元回歸分析中，如果自變量之間存在高度的 intercorrelation（即多重共線性），會使得難以區分每個自變量對因變量的獨特貢獻，并可能導緻回歸系數估計不穩定或難以解釋。檢查自變量間的相關矩陣是診斷多重共線性的第一步。
   • 聚類分析： 根據變量之間的 intercorrelation 模式（相似性），可以将變量分組（聚類），使得組内變量高度相關，組間變量相關較低。
   • 網絡分析： 在複雜系統研究中，intercorrelation 可以表示系統中不同元素（節點）之間的連接強度。

關鍵點總結

• 範圍： 涉及三個或更多變量。
• 核心： 關注變量組内所有可能的兩兩配對關系。
• 表現形式： 通常通過相關矩陣來呈現和計算。
• 目的： 理解一組變量内部相互關聯的結構，為更高級的統計分析（如降維、結構建模）提供基礎。

參考資料：

• U.S. National Library of Medicine, StatPearls: Factor Analysis in Medical Education Research: An Overview (說明因子分析利用變量間的 intercorrelation)
• American Psychological Association (APA): Standards for Educational and Psychological Testing (權威标準提及内部一緻性/題目間相關作為信度證據)
• Penn State University, STAT 501: Regression Methods: Lesson 12: Multicollinearity & Other Regression Pitfalls (解釋自變量間高度 intercorrelation 導緻多重共線性問題)

網絡擴展資料

“Intercorrelation”是一個統計學和數據分析中常用的術語，其核心含義是多個變量之間的相互關聯性。以下是詳細解釋：

詞源與構成

• 前綴“inter-”：源自拉丁語，表示“之間”或“相互”。
• 詞根“correlation”：指兩個變量之間的相關性，即一個變量變化時，另一個變量隨之變化的程度（如正相關、負相關）。

因此，“intercorrelation”特指多個變量之間複雜的相互關聯關系，而非僅兩兩之間的簡單相關。

實際應用場景

1. 統計分析
   在心理學、社會學等研究中，常用于分析多個測試項或指标之間的關聯程度。例如，一項人格測試中，多個問題可能共同反映某一人格特質，此時需通過intercorrelation分析這些問題的内在關聯性。

2. 數據建模
   在建立多變量模型時，若變量間存在高度intercorrelation（如多重共線性），可能導緻模型結果不可靠，需通過降維或剔除冗餘變量解決。

3. 跨領域研究
   如經濟學中分析不同産業間的關聯（inter-industry correlation），也屬于intercorrelation的一種。

與相關術語的區分

• Correlation（相關）：僅指兩變量之間的線性關系。
• Interrelation（相互關系）：更廣義的相互作用，不限于統計學意義（如物理系統中的相互影響）。
• Interdependence（相互依賴）：強調變量間的依賴關系，而非具體的統計相關性。

Intercorrelation強調多變量間的統計關聯性，常見于需分析複雜變量關系的領域。其核心意義是通過量化變量間的相互影響，幫助研究者理解數據内在結構或優化模型設計。

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