判定现象之间有无相关关系的方法是()。A. 编制相关表B. 绘制相关图C. 计算估计标准误差D. 计算相关系数

本题考查判定现象之间有无相关关系的方法。解题思路是依次分析每个选项所代表的方法是否能用于判定现象之间有无相关关系。

• 选项A：编制相关表
  编制相关表是将两个变量的观测数据按照一定的规则进行整理，形成表格形式。通过观察表格中两个变量的对应取值变化情况，可以直观地看出它们之间是否存在某种关联或变化趋势，从而判断现象之间有无相关关系。例如，研究身高和体重的关系，将不同人的身高和体重数据列成相关表，能大致看出身高和体重是否有共同变化的趋势。
• 选项B：绘制相关图
  绘制相关图（通常是散点图）是把两个变量的每对观测值作为一个点，在平面直角坐标系中描绘出来。通过观察这些点的分布形态，如果点大致分布在一条直线或曲线附近，就可以判断两个变量之间可能存在相关关系；如果点分布比较分散，无明显规律，则说明可能不存在相关关系。比如，以气温和冰淇淋销量为变量绘制散点图，若散点呈现出随着气温升高，冰淇淋销量增加的趋势，就表明两者可能存在正相关关系。
• 选项C：计算估计标准误差
  估计标准误差是衡量回归模型预测值与实际值之间的平均误差大小的指标。它主要用于评估回归模型的拟合优度和预测精度，而不是用于判断现象之间是否存在相关关系。例如，在建立了销售额关于广告投入的回归模型后，计算估计标准误差可以了解模型预测销售额的准确程度，但不能说明销售额和广告投入之间是否存在相关关系。
• 选项D：计算相关系数
  相关系数是通过特定的数学公式计算得到的，用于衡量两个变量之间线性相关的程度。常见的皮尔逊相关系数取值范围在 -1 到 1 之间，当相关系数的绝对值接近 1 时，表示两个变量之间的线性相关性很强；当相关系数接近 0 时，表示线性相关性很弱或不存在线性相关关系。例如，计算学生的学习时间和考试成绩的相关系数，如果相关系数为 0.8，说明学习时间和考试成绩之间存在较强的正线性相关关系。