可用等级相关/也可用Pearson相关，对于完全等级离散变量必用等级相关；当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知或原始数据是用等级表示时，宜用Spearman 相关；若不恰当用了等级相关，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。
(1)Pearson相关系数:适用于两个变量均为定量数据的情况,要求数据服从二元正态分布,通常我们简化为两个变量分别服从正态分布,并且无明显异常值。可以借助图形法或更为严格的正态性检验方法判断该条件,一般来说,不是严重违反正态分布时仍然可以继续使用Pearson相关系数,多数情况下结果较为稳健。 (2)Spearman相关系数:又...
我们最常用的相关系数是皮尔逊(Pearson)相关系数,也叫简单相关系数,用来衡量两个配对连续变量的线性相关程度。此外,还有斯皮尔曼(Spearman)相关系数和肯德尔(Kendall)相关系数可以度量有序变量之间的相关性。 在R语言中,这三个相关系数均可使用stats工具包中的cor()函数和cor.test()函数进行计算和显著性检验。 cor(x...
Spearman秩相关系数为0.934，表明体重wt (kg)与双肾脏总体积volume (ml)极强正相关。p值为0.000<0...
Spearman相关系数范围为[-1,+1],小于0代表负相关,大于0代表正相关,等于0则代表不存在相关关系。相关系数越接近0,相关关系越弱;越接近-1或+1,证明相关关系越强。 在本研究中,静坐时间与胆固醇浓度的Spearman相关系数r=0.777,P<0.01,证明静坐时间和胆固醇浓度存在正相关...
变量间Pearson、Spearman、Kendall、Polychoric、Tetrachoric、Polyserial、Biserial相关系数简介及R计算 对于给定数据集中,变量之间的关联程度以及关系的方向,常通过相关系数衡量。就关系的强度而言,相关系数的值在+1和-1之间变化,值±1表示变量之间存在完美关联程度,即完全相关时绝对值为1;随着相关系数值趋于0,意味着变量...
什么是Spearman等级相关系数?相关知识点: 试题来源: 解析 Spearman等级相关系数的特点是,将两变量的观测值分别从小到大排列,并分别赋予1,2,…,n个等级。它估计了两变量协同变动的程度,检验了两变量等级之间的相互联系,属于一种非参数相关度量。反馈 收藏
斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推导而来,一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。二、斯皮尔曼(spearman)...
秩相关系数(Coefficient of Rank Correlation),又称等级相关系数,反映的是两个随机变量的的变化趋势方向和强度之间的关联,是将两个随机变量的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。它是反映等级相关程度的统计分析指标,常用的等级相关分析方法有Spearman相关系数和Kendall...