在进行回归分析时，我们无法避免地需要对变量之间的相关性进行检验。Eviews是一个常用的数据分析软件，其自带的相关性检验工具也是我们常用的一种 *** 。然而，在进行相关性检验时，我们通常会遇到许多问题，如何选择显著性水平？如何判断相关性是否显著？需要重视哪些指标？本文将会着重探讨这些问题，并提出合格Eviews相关性检验的标准。
什么是Eviews相关性检验？
Eviews相关性检验是指利用Eviews进行单个变量和多个变量之间相关性检验的过程。Eviews提供了很多可供选择的 *** ，如Pearson相关系数、Spearman等级相关系数、kendall tau等级相关系数以及偏相关系数等等。在进行Eviews相关性检验时，我们可以通过观察相关系数及其显著性水平来评估变量之间的相关性。
如何选择显著性水平？
在进行Eviews相关性检验时，通常我们需要选择一个显著性水平。显著性水平越小，表示拒绝原假设所需的证据越强，但同时可能会增加犯第一类错误（即拒绝了一个正确的假设）。因此，一般来说，我们选择0.05和0.01两种显著性水平最为常见。需要注意的是，在不同的研究场景下，显著性水平的选择可能会有所不同。
如何判断相关性是否显著？
选择显著性水平之后，我们在Eviews中就可以进行相关性检验并得到相关系数及其显著性水平。在Pearson相关系数中，一般认为当相关系数的绝对值大于0.3时，变量之间存在中等程度的线性相关，当绝对值大于0.5时，变量之间存在较强的线性相关。而在Spearman和kendall tau等级相关系数中，这个判断标准可能会稍有不同。除此之外，我们还可以根据p值来判断相关性的显著性。通常来说，当p值小于0.05时，认为相关性显著。
相关性检验中需要注意些什么？
在进行Eviews相关性检验时，我们还需要注意以下几点。首先，相关性检验只能检验变量之间的线性相关性，不能检验其他相关性。其次，在进行多元回归分析时，我们需要对自变量间的相关性进行检验，以避免多重共线性问题。第三，在观察相关性系数时，我们需要注意系数的方向，如果相关系数为负，说明两个变量呈现负相关；如果相关系数为正，说明两个变量呈现正相关。
Eviews相关性检验的实例
下面我们以一个实例来进行Eviews相关性检验，以展示该 *** 的具体实现过程。假设我们现在想要探究股票价格与各个宏观经济因素之间的关系。我们从国家统计局获取了2000年到2024年的宏观经济数据（包括GDP、CPI、PMI等指标），以及同期内上证指数的走势数据。我们先用Eviews对单个变量与上证指数之间的相关性进行检验，得到相关系数和p值。以CPI指数为例，我们输入”cor(cpi,shanghai)“，在弹出的窗口中即可得到相关系数和p值。
合格Eviews相关性检验标准
那么，Eviews相关性检验多少才算合格能够纳入回归呢？总的来说，如果我们希望使用某个变量作为单个自变量来进行回归分析，那么其与因变量之间的相关系数显著性研究意义必须达到p