SpearmanrResult(correlation=-0.17575757575757575, pvalue=0.6271883447764844) 顺便验证了下(1)和(2)式结果是否相等,可以发现,当转化为等级值后,就是求简单的皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient) x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) y1 = np.array([1, 6, 8, 7, 10...
结果:SpearmanrResult(correlation=0.9,pvalue=0.0009430623223403293) 得到了跟手动计算相同的结果,安心ing^-^。 另外p-value仅为0.0009,这说明历史成绩和地理成绩几乎不可能是不相关,反过来说就是它们是非常相关的。 计算例2:两个随机数序列的斯皮尔曼相关系数 rng = np.random.default_rng() x2n = rng.standard...
计算例1:调用scipy函数计算以上数据的斯皮尔曼相关系数。 import numpy as np from scipy import stats stats.spearmanr([3,5,1,6,7,2,8,9,4], [5,3,2,6,8,1,7,9,4]) 结果:SpearmanrResult(correlation=0.9, pvalue=0.0009430623223403293) 得到了跟手动计算相同的结果,安心ing^-^。 另外p-value仅...
SPSS-相关性检验1-皮尔逊相关性检验-Pearson correlation coefficient-SPSS数据分析-SPSS统计分析-SPSS统计分析从 156 -- 5:40 App SPSS医学数据统计分析-logistic回归3-有序logistics回归-平行性检验 1520 -- 4:11 App 一小时学会SPSS分析相关性检验5-斯皮尔曼等级相关-Spearman相关系数浏览...
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SpearmanrResult(correlation=0.6, pvalue=0.08)结果表明，相关系数为 0.6，具有统计显著性。因此，可以确定两个数据集之间存在中等程度的正相关关系。总结，斯皮尔曼等级相关系数是一种有效的非参数相关性分析方法，适用于非正态分布的数据集。通过计算等级数据之间的线性关系，斯皮尔曼相关系数可以...
很有趣的一个统计学量。如果我有两套数据,更想知道这两套数据的趋势是否一致,如自由能计算ΔΔG,其数值都知道很难算准,如果排序算的好也行。这时候就可以尝试用这个rank correlation coefficient来试一下。 定义: ρ=COV(R(x),R(y))σR(x)σR(y) ...
Jan SchmidtBurbachDelphine RonfotRossukon Srisangiam
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)...
斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性，其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素，那么，当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时（即两个变量的变化趋势相同），两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。假设两个随机...