（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。（2）极端值会对结果造成较⼤的影响 （3）两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman秩相关系数 对原始变量的分布不做要求，适⽤范围较Pearson相关系数⼴，即使是等级资料，也可适⽤。但其属于⾮参数⽅法，检验效能较Pearson系数低。（适合含有...
两个变量之间的相关性可以采用Pearson或Spearman相关分析方法进行分析。Pearson相关分析主要用来分析正态分布、非等间距测度的连续变量,而Spearman可用来分析不服从双变量正态分布或总体分布型未知以及原始数据是等级资料的数据。 发布于 2021-05-25 12:51
某护士调查了肾移植术后患者的焦虑(是/否)发生情况,欲分析性别与焦虑发生率之间是否相关,应采用的分析方法是( ) A. Pearson线性相关 B. Spearman相关分析 C. 关联性分析 D. 偏相关 相关知识点: 试题来源: 解析 C.关联性分析 解析: 本题考查计数资料的统计学分析方法:6. 某护理学院对本院内教师从1998年...
关于相关分析描述错误的是 A.用于探讨两个变量之间关联性的一种统计分析方法B.Pearson相关系数用符号r表示,取值在-1~1之间C.两个变量其一为计量资料,另一个变量为等级资料时用Pearson相关D.当两个变量均为等级资料时用Spearman相关相关知识点: 试题来源: 解析 C ...
百度试题 题目要探讨糖尿病患者治疗依从性(好、中、差)与血糖水平之间是否相关时,应采用的方法是【 】 A. t检验 B. Pearson分析 C. Spearman 相关分析 D. X2检验 相关知识点: 试题来源: 解析 C.Spearman 相关分析 反馈 收藏
💡 相关性分析:例如,如果你想寻找铜死亡相关的LncRNA,你可以先找到10个铜死亡基因并提取表达矩阵,然后与10000+ lncRNA的表达矩阵进行相关性分析(如Pearson或Spearman分析)。制定标准,如相关系数>0.6且P<0.01,然后提取所有满足条件的LncRNA。 以上是几种常见的寻找基因集和表型相关lncRNA的方法,希望对你有所帮助!
探讨两个计量资料之间关联性的统计分析方法是( )A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.方差分析D.Pearson相关分析E.Spearman相关分析 [可选题][难度3
2、Spearman秩相关系数 对原始变量的分布不做要求,适用范围较Pearson相关系数广,即使是等级资料,也可适用。但其属于非参数方法,检验效能较Pearson系数低。(适合含有等级 变量或者全部是等级变量的相关性分析) 3、无序分类变量相关性 最常用的为卡方检验,用于评价两个无序分类变量的相关性。根据卡方值衍生出来的指标还...
2012-11-01 16:17 −相关性分析 -pearson spearman kendall相关系数 先说独立与相关的关系:对于两个随机变量,独立一定不相关,不相关不一定独立。有这么一种直观的解释(不一定非常准确):独立代表两个随机变量之间没有任何关系,而相关仅仅是指二者之间没有线性关系,所以不难推出... ...