1. 应用前提不同: - Pearson相关性分析要求变量是连续的,且满足正态分布,同时变量之间的关系应为线性关系。 - Spearman相关性分析不要求变量服从正态分布,也不要求变量之间存在线性关系,适用于顺序变量或等级变量。 2. 计算方法不同: - Pearson相关性系数是基于变量的均值来计算的,它衡量的是两个变量之间的线性相...
区别：Pearson相关系数测量连续变量之间的线性相关程度，取值范围-1到1，适用于正态分布的数据集。Spearman相关性分析测量变量之间的单调关系，不考虑数值差异，适用于非正态分布或离群值的数据集。总体来说，Pearson相关系数适用于线性相关的数据集，而Spearman相关性分析更适用于非线性相关的数据集。
1.分析范围不同：Pearson用于计算连续数据的相关，而speraman相关是专门用于分析顺序数据，二者分析范围不同。2.用途不同：Pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，...
Spearman 和 Pearson 相关系数在算法上完全相同. 只是 Pearson 相关系数是用原来的数值计算积差相关系数, 而 Spearman 是用原来数值的秩次计算积差相关系数。
Pearson相关系数在出现奇异值，或者长尾分布的时候稳定性差，不太靠，而Spearman要相对稳健很多。
http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient Pearson相关用于双变量正态分布的资料,其相关系数称为积矩相关系数(coefficient of product-moment correlation)。进行相关分析时,我们一般会同时对两变量绘制散点图,以更直观地考察两变量之间的相互变化关系。
Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。
pearson, kendall 和spearman三种相关分析方法的区别：pearson：皮尔森，线性相关性；spearman：斯皮尔曼，单调相关性；kendall：单调相关性；与spearman区别在于某一比较数据需要有序，在有序情况下计算速度比spearman快。
pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的,这类数据的取值不限于整数,如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。 spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系,这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的,比如第一名和第二名的分数差就未必等于...
有2个问题:Pearson和Spearman有什么区别,两个变量都是定序变量.因为不知道用哪个相关系数,所以都做了分析 1.想知道用哪个相关系数分析比较合适?本人刚学SPSS,2.不懂怎么看这两个分析的结果,求赐教! 扫码下载作业帮搜索答疑一搜即得 答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 连续型变量用Pearson相关,分类变量Spearman...