負相關（Negative Correlation）是統計學中描述兩個變量反向變動關系的核心概念，指一個變量數值增加時，另一變量呈現系統性減少的趨勢。在漢英詞典語境下，該術語對應英文"negative correlation"，強調變量間的反向聯動特性。
以經濟學為例，消費者信心指數與失業率常呈現負相關關系，前者上升時後者通常下降。美國國家教育統計中心（NCES）的研究表明，學生課外閱讀時間與電子設備使用時長存在顯著負相關性（來源：https://nces.ed.gov）。這種關系在散點圖中表現為從左到右向下傾斜的分布特征。
心理學領域的研究則顯示，社交活動頻率與抑郁症狀評分呈負相關（美國心理學會，APA，來源：https://www.apa.org）。醫學期刊《柳葉刀》2023年刊文證實，地中海飲食依從性與心血管疾病發病率保持穩定負相關關系（來源：https://www.thelancet.com）。
在量化表達上，負相關系數範圍為-1至0，計算公式為： $$ r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}} $$ 其中$r<0$即表示負相關關系。
"負相關"是統計學中描述兩個變量之間關系的重要概念，具體解釋如下：
定義 當兩個變量的變化趨勢呈現相反方向時，稱為負相關。即一個變量增加時，另一個變量傾向于減少，反之亦然。數學上通過相關系數（通常用$r$表示）量化相關程度，取值範圍為$-1 leq r leq 1$，其中：
典型示例
注意事項
應用場景
可通過繪制散點圖直觀判斷負相關形态，或計算皮爾遜相關系數進行量化分析。若需深入研究變量間的作用機制，通常需要結合回歸分析等更複雜的統計方法。
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