實施GJB5000B四級需要建立過程績效模型（PPM）,，建立PPM需要計算皮爾遜相關(guān)系數(shù),，而計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)則需注意到它要滿足的前提條件或者特別之處,。

1. 兩個相關(guān)變量未必有因果關(guān)系,，不相關(guān)的兩個變量肯定沒有因果關(guān)系,。

2. 可以利用邏輯判斷排除一些錯覺相關(guān),，而不是都要依靠計算,。

3. 兩個相關(guān)變量必須屬于同一個對象,。換言之,，它們應(yīng)是從一個樣本的同一個元素中提取的,。

4. 計算相關(guān)性所需的最少樣本量一般為30個。

5. 樣本數(shù)據(jù)的測量誤差將減小相關(guān)性,。

6. 皮爾遜相關(guān)系數(shù)適用于在兩個變量之間存在線性關(guān)聯(lián)的情況,，不適用兩個隨機變量之間的關(guān)聯(lián)是非線性的情況,。

7. 如果有異方差性，也不適合用作描述線性關(guān)聯(lián)的平均值,。在這種情況下,，可以針對各個分組分別測定相關(guān)系數(shù)。

8. 樣本數(shù)據(jù)應(yīng)具有連續(xù)性,。如果有間斷,，應(yīng)通過繼續(xù)取樣填補樣本，使間斷得到閉合,。

9. 應(yīng)刪除樣本數(shù)據(jù)中的離群值,。

10. 相關(guān)系數(shù)的大小也取決于兩個變量的變異性。

11. 顯著性同時也受基礎(chǔ)樣本量的影響,。

12. 顯著性并不總是意味著關(guān)聯(lián)性,。

13. 兩個變量的相關(guān)性可能受其他變量的影響。

總之,，計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)需要考慮以上的前提條件,，從而可以幫助我們避免出現(xiàn)錯覺相關(guān)，更好地完成變量間的相關(guān)性的計算,。

這正是：

相關(guān)計算有前提,，數(shù)據(jù)需要先梳理
磨刀不誤砍柴功，個中道理講分明