除Pearson相关系数之外,常用的相关系数还有Spearman相关系数、Kendall相关系数。 三个相关系数在具体使用时可参考图 5-2,选择恰当的相关系数进行相关分析。 (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...
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, y = NULL, use = "everything", method = c("pearson", "kendall", "spearman")) cor.test(x...
问题分析 欲观察两个连续变量之间的相关性,可以使用Spear man相关(或者Pearson相关)分析。 Spearman相关分析适用于判断两个非正态分布(或者有不能剔除的异常值)的连续变量之间的相关关系。 使用Spearman相关分析时,需要满足2个条件: ① 变量是非正态分布(或者有不能剔除的...
15. SPSS之Pearson相关分析#spss数据分析 #spss #教程 #毕业论文 #创作灵感 1.3万 1 13:48 App 54.SPSS 皮尔逊和斯皮尔曼相关分析 1587 -- 3:43 App spss 相关性检验2-Spearman相关 1.6万 3 3:38 App SPSS——皮尔逊相关系数计算教程 1.4万 2 4:41 App 20220425_相关分析,计算相关系数 浏览...
Spearman相关系数又称为秩相关系数,使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做要求,属于非参数统计方法。因此它的适用范围比Pearson相关系数要广的多。即使原始数据是等级资料也可以计算Spearman相关系数。对于服从Pearson相关系数的数据也可以计算Spearman相关系数,但统计效能比Pearson相关系数要低一些(不容...
使用斯皮尔曼相关系数，可以得到一个更实际的相关系数0.995。3.2 有序数据的分析 当变量具有有序性时，斯皮尔曼相关系数能够更好地反映它们之间的关系。例如，在医学研究中，通常需要比较不同治疗方法对疾病治愈率的影响。这种情况下，治愈率是一个有序变量，斯皮尔曼相关系数能够准确地衡量不同治疗方法之间的...
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,所以不难推出以上结论。
多个相关样本弗里德曼检验-两两比较Bonferroni 05Mann-Whitney U检验-两独立样本曼-惠特尼检验 06Kruskal-Wallis H检验-多个独立样本克鲁斯卡尔-沃利斯检验-两两比较Bonferroni 第04章 分布类型检验 01拟合优度卡方检验 02二项分布检验 03游程检验 04正态分布检验 第05章 相关性检验 01Pearson相关性检验 02Spearman...
相关样本弗里德曼检验-两两比较Bonferroni 05Mann-Whitney U检验-两独立样本曼-惠特尼检验 06Kruskal-Wallis H检验-多个独立样本克鲁斯卡尔-沃利斯检验-两两比较Bonferroni 第04章 分布类型检验 01拟合优度卡方检验 02二项分布检验 03游程检验 04正态分布检验第05章 相关性检验 01Pearson相关性检验 02Spearman等级相关...