相关系数的作用是什么？
利用相关系数可以判定现象间的相关关系。相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，其取值范围在-1到1之间。当相关系数为正值时，表示两个变量呈正相关关系，即当一个变量增加时，另一个变量也随之增加；当相关系数为负值时，表示两个变量呈负相关关系，即当一个变量增加时，另一个变量会减少；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。
判定现象间的相关关系的步骤如下：
1. 收集数据：收集两个变量的数据，确保数据的准确性和可靠性。
2. 计算相关系数：使用统计软件或公式计算相关系数。常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）。
3. 判断相关关系：根据计算得到的相关系数的值来判断相关关系的强度和方向。一般来说，相关系数的绝对值越接近1，表示相关关系越强；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。
需要注意的是，相关系数只能衡量线性关系的强度，不能判断因果关系或非线性关系。因此，在判断相关关系时，还需要考虑其他因素，并结合领域知识和实际情况进行综合分析。
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