Phi相關係數

在统计学里，“Phi相关系数”（英语：Phi coefficient）（符号表示为： 或 ）是测量两个二元变数（英语：binary variables or dichotomous variables）之间相关性的工具，由卡尔·皮尔森所发明。他也发明了与Phi相关系数有密切关联的皮尔森卡方检定（英语：Pearson's chi-squared test。一般所称的卡方检定，若未明指种类，即指此），以及发明了测量两个连续变数之间相关程度的皮尔森积差相关系数（英语：Pearson's r。一般所称的相关系数，若未明指种类，即指此）。
Phi 相关系数在机器学习的领域又称为Matthews相关系数。

与Pearson相关系数的异同

“Phi相关系数”与“Pearson相关系数”在诠释上非常类似；事实上，使用Pearson相关系数来计算两个二元变数（各输入成1/0）之间的相关性时，就会得出Phi相关系数 。
尽管Phi相关系数只是把Pearson相关系数简化为两个二元变数的情况，但诠释这两种相关系数时仍必须注意其差别。Pearson相关系数的值从−1 到 +1，±1 是其两个端点，指出完全正相关与完全负相关，0则是无相关。Phi相关系数的极值则受到两个变数各别的二元结果比例所影响，当两个变数的二元结果都是50:50时，Phi值才会从−1 到 +1。