相关性检验-Spearman秩相关系数 Cooper 数据分析/统计 22 人赞同了该文章 Spearman秩相关系数(或称等级相关系数,英语:Spearman's rank correlation coefficient或Spearman's ρ)常以希腊字母 ρ 表示,这一相关系数以查尔斯·斯皮尔曼之名命名。此法适用于判断两列离散有序型/连续型数据之间的相关性。
02Spearman等级相关性检验 03Kendall's tau-b相关性检验 04偏相关性检验 05距离相关 第06章 线性回归 01简单线性回归 02多重线性回归 第07章 协方差分析 01一元协方差分析 02一元协方差分析 第08章 多因素方差分析 01双因素方差分析-多重比较Bonferroni-交互作用-涉及简单效应-简单简单效应 02三因素方差分析-...
斯皮尔曼秩相关系数(sr)检验 全文共四篇示例,供读者参考 第一篇示例: 斯皮尔曼秩相关系数(Spearman's rank correlation coefficient)是用来衡量两个变量之间相关性的非参数统计方法之一。它是由英国统计学家查尔斯·斯皮尔曼在1904年提出的,旨在衡量两个变量之间的单调关系,即当一个变量增加时另一个变量也相应...
它与皮尔逊相关系数(Pearson's correlation coefficient)类似,但后者对数据的分布形式有较强的假设,而Spearman等级相关系数则没有。 在实际应用中,有时会出现数据异方差的情况,即两个变量的方差不相等。在这种情况下,使用皮尔逊相关系数可能会导致错误的推断。因此,建议使用Spearman等级相关系数来检验两个变量之间的相关性...
类似于我们前面讲的秩和检验与参数检验(如t检验)的区别,Spearman相关系数也是将原始数据编秩后,再按照Pearson相关系数的计算公式求解。 案例 缺铁性贫血是儿童常见营养性疾病之一。某团队想研究农村地区贫血状况,关注某村 21 例 6 个月~1.5 岁患儿的血红蛋白含量与贫血体征的关系,其中贫血体征分为:阴性(-)、出现(...
斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），以斯皮尔曼命名，适用于评估两组离散有序或连续数据的关联程度。此系数的值域为-1至1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。系数的计算方法类似皮尔森相关系数，仅需用秩次取代原始数据。计算步骤如下：对各数据进行排序...
1. 检验变量之间存在单调关系 在主页面选择Graphs→Chart Builder,在对话框中点击Gallery→Choose from→Scatter/Dot,在出现的图形中选择Simple Scatter,并拖到主对话框中。如下图。 在Variables中,将time拖到预览区的X-Axis,将cholesterol拖到Y-Axis。点击OK。如下图。 ...
Spearman ’s Rank Correlation Tests (Simulation):Spearman秩相关检验的(模拟)s,检验,相关,rank,秩相关,Rank,’ s,tests,反馈意见 文档格式: .pdf 文档大小: 404.91K 文档页数: 11页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: ...
本文对Spearman相关性分析的基本原理、适用条件及其具体案例进行了阐述。等级变量之间的相关性研究除了采用Spearman相关性分析外,也可以采用kendall’s tau-b秩相关性分析,我们会在后期的课程中详细说明,敬请关注! 参考文献: 1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社. ...
主要方法包括Pearson、Spearman秩相关以及卡方检验。对于连续变量，Pearson相关系数是最常用的，它适用于直线关系且变量符合正态分布的情况，但极端值可能影响结果；Spearman秩相关则更宽容，适合非正态分布和等级资料，但效能略低。对于有序分类变量，一致性分析通过Gamma、Kendall's tau-b/c等统计量衡量；...