精华内容
下载资源
问答
  • 要知道什么是斯皮尔曼等级相关(SpearmanRankCorrelation),先了解什么是斯皮尔曼等级相关。斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以...

    要知道什么是斯皮尔曼等级相关(

    Spearman Rank Correlation

    ),先了解什么

    是斯皮尔曼等级相关。

    斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。

    它是依据两

    列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为

    等级差数法

    。斯皮尔

    曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,

    只要两个变量的观测值是

    成对的等级评定资料,

    或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,

    不论两

    个变量的总体分布形态、

    样本容量的大小如何,

    都可以用斯皮尔曼等级相关来进

    行研究。

    下面就来谈谈斯皮尔曼等级相关系数

    ~~~~~~~~~~~~~~

    斯皮尔曼等级相关系数是反映两组变量之间联系的密切程度,

    它和相关系数

    r

    样,取值在

    -1

    +1

    之间,所不同的是它是建立在等级的基础上计算的。

    等级相关系数亦称为

    秩相关系数

    ,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

    等级相关和

    Kendall

    等级相关等。

    等级相关系数的计算步骤:

    1

    、把数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。

    2

    、按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。

    3

    、按下式计算相关系数:

    Rs=1-

    [6*∑Di^2/(n*n^2

    -1)]

    其中

    :

    等级相关系数记为

    rs

    di

    为两变量每一对样本的等级之差,

    n

    为样本容量。

    等级相关系数与相关系数一样,取值

    -1

    +1

    之间,

    rs

    为正表示正相关,

    rs

    为负表示负相关,

    rs

    等于零为零相关,区别是它是建立在等级的基础上计算的,

    较适用于反映序列变量的相关。

    等级相关系数和通常的相关系数一样,

    它与样本

    的容量有关,

    尤其是在样本容量比较小的情况下,

    其变异程度较大,

    等级相关系

    数的显著性检验与普通的相关系数的显著性检验相同。

    展开全文
  • 展开全部在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431363531,即斯皮尔曼相关系数。它是衡量两个变量的依赖性的非参数 指标。经常用希腊字母ρ表示。它...

    展开全部

    在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431363531,即斯皮尔曼相关系数。

    它是衡量两个变量的依赖性的非参数 指标。经常用希腊字母ρ表示。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。

    斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本,n个原始数据被转换成等级数据,相关系数ρ为

    扩展资料

    斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时,Y趋向于增加,斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时,Y趋向于减少,斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。

    当X和Y越来越接近完全的单调相关时,斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。

    完全的单调递增关系意味着任意两对数据Xi,YiXj,Yj,有Xi−Xj和Yi−Yj总是同号。完全的单调递减关系意味着任意两对数据Xi,Yi和Xj,Yj,有Xi−Xj和Yi−Yj总是异号。

    斯皮尔曼相关系数经常被称作"非参数"的。这里有两层含义:

    1.首先,当X和Y的关系是由任意单调函数描述的,则它们是完全皮尔逊相关的。与此相应的,皮尔逊相关系数只能给出由线性方程描述的X和Y的相关性。

    2.其次,斯皮尔曼不需要先验知识(也就是说,知道其参数)便可以准确获取XandY的采样概率分布。

    展开全文
  • 斯皮尔曼等级相关系数 (Spearman's rank correlation coefficient)1.使用时机:斯皮尔曼等级相关系数是用以反映两组变量之间关系密切程度的统计指标。2.分析类型:无母数分析(non-parametric analysis) 。3.斯皮尔曼...

    斯皮尔曼等级相关系数 (Spearman's rank correlation coefficient)

    1.

    使用时机:

    斯皮尔曼等级相关系数是用以反映两组变量之间关系密切程度的统计指标。

    2.

    分析类型:

    无母数分析(non-parametric analysis) 。

    3.

    斯皮尔曼等级相关系数前提假设:

    无。

    4.

    范例数据:

    某研究喂食量对斑马鱼(zebrafish)存活的影响。在恒温下,投入饲料X

    (mg),斑马鱼存活比例Y的资料如下:

    X (mg)

    0.1

    0.15

    0.2

    0.25

    0.3

    0.35

    0.4

    0.45

    0.5

    0.55

    Y (存活比例)

    1

    0.95

    0.95

    0.9

    0.85

    0.7

    0.65

    0.6

    0.55

    0.42

    5.

    画图看数据分布:

    第一步:

    输入建立数据,储存在变量名称为dat的data frame中。

    v1

    c(0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55)

    v2

    0.95, 0.95, 0.9, 0.85, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.42)

    dat

    data.frame(v1,

    v2)

    第二步:

    安装ggplot2程序套件。

    第三步:

    呼叫ggplot2程序套件备用。

    library(ggplot2)

    第四步:

    使用函数ggplot代入dat及v1、v2画x-y散布图及回归线。

    ggplot(dat, aes(x

    = v1, y = v2)) +

    geom_point(shape = 1) +

    # 画空心圆

    geom_smooth(method = lm)

    # 加回归线

    #

    灰色区域是回归线的95%信赖区间。

    6.

    使用R计算斯皮尔曼等级相关系数,方法一:

    第一步:

    输入建立数据。

    v1

    c(0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55)

    v2

    0.95, 0.95, 0.9, 0.85, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.42)

    第二步:

    使用基本模块(base)函数cor代入v1及v2计算斯皮尔曼等级相关系数。

    cor(v1,

    v2, method = "spearman")

    [1]

    -0. 9969651 #

    计算结果斯皮尔曼等级相关系数

    = -0.9969651

    #

    无提供p值。

    第三步:

    检定斯皮尔曼等级相关系数是否为零(X、Y无关): H0: ρ = 0,HA: ρ ≠ 0。

    使用基本(base)模块函数cor.test代入v1及v2计算斯皮尔曼等级相关系数并进行假设检定。

    cor.test(v1,

    v2, alternative = "two.sided", method =

    "spearman", exact = FALSE)

    第四步:

    判读结果。

    Spearman's

    rank correlation rho

    data: v1 and v2

    S = 329.5,

    p-value = 3.698e-10

    alternative

    hypothesis: true rho is not equal to 0

    sample

    estimates:

    rho -0.9969651 # 计算结果斯皮尔曼等级相关系数 =

    -0.9969651

    #

    如计算结果p

    < 0.05,H0: ρ = 0,不成立,X、Y有关。

    #

    如计算结果p

    > 0.05,H0: ρ = 0,成立,X、Y无关。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ ≥ 0 & HA: ρ < 0或H0: ρ > 0 & HA: ρ ≤ 0,alternative =

    "less"。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ ≤ 0 & HA: ρ > 0或H0: ρ < 0 & HA: ρ ≥ 0,alternative =

    "greater"。

    #

    由于有数值相同数据(排序相同: tied rank)所以要设定exact =

    FALSE。

    7.

    使用R计算斯皮尔曼等级相关系数,方法二:

    第一步:

    输入建立数据。

    v1

    c(0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55)

    v2

    0.95, 0.95, 0.9, 0.85, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.42)

    第二步: 安装fBasics程序套件。

    第三步:

    呼叫fBasics程序套件备用。

    library(fBasics)

    第四步:

    阅读fBasics程序套件spearmanTest函数的使用说明。

    help(spearmanTest)

    第五步:

    使用fBasics程序套件spearmanTest函数代入v1及v2计算斯皮尔曼等级相关系数。

    spearmanTest(v1,

    v2)

    第六步:

    判读结果。

    Title:

    Spearman's rho

    Correlation Test

    Test

    Results:

    SAMPLE

    ESTIMATES:

    rho: -0.997

    STATISTIC:

    S: 329.4992

    P VALUE:

    Alternative Two-Sided: 3.698e-10

    Alternative

    Less: 1.849e-10

    Alternative

    Greater: 1

    #

    如计算结果p

    < 0.05,H0: ρ = 0,不成立,X、Y有关。

    #

    如计算结果p

    > 0.05,H0: ρ = 0,成立,X、Y无关。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ ≥ 0 & HA: ρ < 0或H0: ρ > 0 & HA: ρ ≤ 0,alternative =

    "less"。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ ≤ 0 & HA: ρ > 0或H0: ρ < 0 & HA: ρ ≥ 0,alternative =

    "greater"。

    #

    由于有数值相同数据(排序相同: tied rank)此方法无法计算exact p

    value。

    8.

    检定二组样本数不同之斯皮尔曼等级相关系数统计上是否有差: H0: ρ1 = ρ2,HA: ρ1 ≠ ρ2。

    第一步:

    输入建立数据。

    v1

    c(0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55)

    v2

    0.95, 0.95, 0.9, 0.85, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.41)

    v3

    0.51, 0.56, 0.6, 0.64, 0.69, 0.74)

    v4

    c(0.99, 0.94, 0.93, 0.9, 0.86, 0.74, 0.66, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45,

    0.4, 0.35, 0.3)

    第二步: 使用基本(base)模块函数cor,代入v1、v2及v3、v4算出两组斯皮尔曼等级相关系数r1、r2。

    r1

    cor(v1, v2, method = "spearman")

    r2

    cor(v3, v4, method = "spearman")

    第三步:

    安装cocor程序套件。

    第四步:

    呼叫cocor程序套件备用。

    library(cocor)

    第五步: 阅读cocor模块的cocor.indep.groups函数使用说明。

    help(cocor.indep.groups)

    第六步: 使用cocor模块的cocor.indep.groups函数,代入相关系数r1、r2及样本数(n1 = 10, n2

    = 14),进行假设检定。

    cocor.indep.groups(r1, r2, 10, 14, alternative = "two.sided", test = "all",

    alpha = 0.05, conf.level = 0.95, null.value = 0, data.name = NULL,

    var.labels = NULL, return.htest = FALSE)

    第七步:

    判读结果。

    Results of a

    comparison of two correlations based on independent

    groups

    Comparison

    between r1.jk = -0.997 and r2.hm = -1

    Difference:

    r1.jk - r2.hm = 0.003

    Group sizes:

    n1 = 10, n2 = 14

    Null

    hypothesis: r1.jk is equal to r2.hm

    Alternative

    hypothesis: r1.jk is not equal to r2.hm (two-sided)

    Alpha:

    0.05

    fisher1925:

    Fisher's z (1925)

    z = Inf, p-value =

    0.0000

    Null hypothesis

    rejected

    zou2007:

    Zou's (2007) confidence interval

    95% confidence

    interval for r1.jk - r2.hm: 0.0007 0.0133

    Null hypothesis

    rejected (Interval does not include 0)

    #

    如计算结果p

    < 0.05,H0: ρ1 = ρ2,不成立,二相关系数统计上有差。

    #

    如计算结果p

    > 0.05,H0: ρ1 = ρ2,成立,二相关系数统计上没差。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ1 ≥ ρ2 & HA: ρ1 < ρ2或H0: ρ1 > ρ2 & HA: ρ1 ≤ ρ2,alternative =

    "less"。

    #

    如果要检定:

    H0: ρ1 ≤ ρ2 & HA: ρ1 > ρ2或H0: ρ1 < ρ2 & HA: ρ1 ≥ ρ2,alternative =

    "greater"。

    9.

    范例数据2:

    Bacteria_Genera.txt为空白分隔纯文本资料文件,内含不同实验样本中细菌组成比例。

    第一步: 输入建立数据,使用read.table函数直接从档案读入数据或将数据贴到函数中如下所示,然后将数据放入变量dataset_g。

    dataset_g

    Acidipila

    Aciditerrimonas Acinetobacter Amaricoccus Aminicenantes

    Angustibacter

    A1 0 0 0 0

    0.046488287 0

    A2

    0.019110994 0 0 0.027027027 0.019110994 0

    A3 0 0 0 0

    0.016568013 0

    B1

    0.091030514 0.016349563 0 0 0 0.032699126

    B2 0.09476955

    0 0.032037955 0.027745683 0 0

    B3

    0.097683083 0 0.017834409 0 0 0.017834409

    C1

    0.090243422 0.018420861 0 0 0.026051032 0

    C2 0.08234428

    0 0.023290479 0.016468856 0 0.016468856

    C3 0.06573422

    0 0.017568209 0.017568209 0 0

    D1

    0.122666303 0.025039154 0 0 0 0

    D2

    0.099660276 0.022011273 0.026958193 0.022011273 0 0

    D3

    0.082080737 0.013874177 0 0 0 0

    E1 0.05484085

    0.019389168 0 0.027420425 0 0

    E2

    0.096534949 0.015457963 0.026773978 0.037864122 0 0

    E3

    0.072001213 0 0 0 0 0.033036422")

    #

    资料为空白分隔的纯文本。

    # header =

    T数据有标题。

    #

    资料第一列Acidipila前有一空白。

    #

    变量名称(dataset_g) 是使用者自定。

    10.

    相关系数的应用I:

    相关系数矩阵(correlation

    matrix),显示多变量数据中任二变量间的相关性。

    第一步:使用as.matrix函数代入变量dataset_g将数据转换成R的matrix数据型态(data type),放入变量m。

    m

    as.matrix(dataset_g)

    #

    变量名称(m)是使用者自定。

    第二步:

    安装Hmisc程序套件。

    第三步:

    呼叫Hmisc程序套件备用。

    library(Hmisc)

    第四步:

    阅读Hmisc程序套件的rcorr函数使用说明。

    help(rcorr)

    第五步:

    执行rcorr函数代入变量m数据,计算任二变量数据之相关系数矩阵及相对应之p值矩阵。

    res

    第六步:

    判读结果。

    11.

    相关系数的应用II:

    相关系数矩阵(correlation

    matrix),显示多变量数据中任二变量间的相关性。

    第一步:使用前述cor函数代入变量dataset_g计算任二变量数据相关系数结果放入变量M。

    M

    cor(dataset_g, method =

    "spearman")

    #

    变量名称(M)是使用者自定。

    第二步:

    安装corrplot程序套件。

    第三步:

    呼叫corrplot程序套件备用。

    library(corrplot)

    第四步:

    阅读corrplot函数使用说明。

    help(corrplot)

    第五步:

    执行corrplot函数代入M计算并画出相关矩阵。

    corrplot(M, type = "upper",

    method = "ellipse", order = "hclust", tl.col = "black")

    第六步:

    储存图档。

    #

    右上往左下斜(蓝色): 正相关。左上往右下斜(红色):

    负相关。椭圆越细长相关系数越接近+1或-1。

    12.

    相关系数的应用III:

    数值分布矩阵(scatter plot

    matrix)及相关系数矩阵,显示多变量数据中任二变量间的数值分布及相关性。

    第一步:

    使用as.matrix函数将数据转换成R的matrix数据型态(data type),放入变量m。

    m

    as.matrix(dataset_g)

    #

    变量名称(m)是使用者自定。

    第二步:

    安装PerformanceAnalytics程序套件。

    第三步:

    呼叫PerformanceAnalytics程序套件备用。

    library(PerformanceAnalytics)

    第四步: 阅读PerformanceAnalytics程序套件chart.Correlation函数的使用说明。

    help(chart.Correlation)

    第五步: 执行PerformanceAnalytics程序套件的chart.Correlation函数代入变量m数据,计算任二变量数据之数值分布矩阵及相关系数矩阵。

    chart.Correlation(m,

    histogram = TRUE, method = "spearman", pch = 19)

    第六步:

    储存图档。

    #

    上图中每个变量的分布显示在对角在线。

    #

    在对角线的底部(下三角): 显示具有回归线的双变量(X-Y)散布图。

    #

    在对角线的顶端(上三角): 相关系数加上作为恒星的显著性水平。

    #

    每个显著性级别都与一个符号相关联:

    p值(0: "***", 0.001: "**", 0.01: "*",

    0.05: ".", 0.1: " ")。

    13.

    相关系数的应用IV:

    使用相关系数矩阵作变量群聚分析(cluster

    analysis)及相关系数热图(heatmap)。

    第一步:

    使用基本模块(base)函数cor计算相关系数矩阵,放入变量res。

    res

    cor(dataset_g, method =

    "spearman")

    #

    变量名称(res)是使用者自定。

    第二步:

    使用基本模块(base)函数colorRampPalette选择颜色。

    col

    colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(20)

    #

    变量名称(col)是使用者自定。

    第三步:

    使用heatmap函数代入m及col进行群聚分析并绘制热图。

    heatmap(x

    = res, col = col, symm = TRUE)

    第四步:

    储存图档。

    # 上图中红色为正相关(相关系数正值),蓝色为反相关(相关系数负值),白色为无关(相关系数近0)。

    来劲了吗?

    想知道更多??

    补充资料(链接):

    4. 关于R基础,R绘图及统计快速入门:

    d.

    Statistical tools for high-throughput data analysis (STHDA):

    e. The Handbook of

    Biological Statistics:

    f. An R Companion for

    the Handbook of Biological Statistics:

    5. 关于cocor Diedenhofen B, Musch J.

    2015. cocor: a comprehensive solution for the statistical

    comparison of correlations. PLoS One. 10(3):e0121945. doi:

    10.1371/journal.pone.0121945.

    6. Zar, JH. 2010. Biostatistical Analysis, Fifth Edition,

    Pearson.

    展开全文
  • 以几个单目标优化函数为例子,利用斯皮尔曼的等级相关系数计算两个单目标优化函数之间的相关性。
  • 斯皮尔曼spearman相关系数 用SPSS计算

    斯皮尔曼spearman相关系数

    在这里插入图片描述
    用SPSS计算
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 转自:...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...
  • 斯皮尔曼等级相关

    千次阅读 2015-03-08 14:43:26
    斯皮尔曼等级相关 斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名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...
  • 转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751Spearman Rank...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...
  • 斯皮尔曼相关系数的解读

    千次阅读 2021-01-06 22:59:22
    最近在编写程序的时候使用到了scipy.stats.spearmanr这个库,由于自己之前未曾使用过斯皮尔曼相关系数,对于这个调用函数理解不够深度,特编写文章记录自己的学习过程。 斯皮尔曼相关系数是一个衡量两个变量的依赖性...
  • 皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数
  • 皮尔逊 person相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数,它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小,根据 数据满足的不同条件,我们要选择不同的相关系数进行计算和分析(建模论文中最容易用错的方法)。 一、...
  • 斯皮尔曼spearman相关系数 一、定义 二、MATLAB中计算斯皮尔曼相关系数 就到这里啦,谢谢大家!!! ❥(^_-)
  • 步骤4.1 计算斯皮尔曼相关系数4.2 两种相关系数的对比4.3 斯皮尔曼相关系数的假设检验4.3.1 小样本的情况(< 30)4.3.2 大样本的情况5. 直接用spss 计算得出两种相关性的表步骤 1.解决问题 相关系数问题,比...
  • 斯皮尔曼相关系数的假设检验
  • 斯皮尔曼相关系数一. 定义方法一:计算公式法三.方法二:利用皮尔逊相关系数法四.Matlab计算五.斯皮尔曼和皮尔逊对比六.斯皮尔曼相关系数的假设检验1.小样本(查表)2.大样本(计算统计量)七.两个比较八.相关代码 ...
  • 什么是斯皮尔曼等级相关  斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”。 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有...
  • 1. 斯皮尔曼spearman相关系数 2. 计算P值与显著性标记
  • 给定两个连续变量x和y,皮尔森相关系数被定义为:...因此,建议对顺序变量使用斯皮尔曼相关系数。斯皮尔曼相关系数的计算采用的是取值的等级,而不是取值本身。例如,给定三个值:33,21,44,它们的等级就分别是2...
  • 斯皮尔曼相关性系数,通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”,可以理解成就是一种顺序或者排序,那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解,这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算...
  • 文章目录斯皮尔曼spearman相关系数1.定义 斯皮尔曼spearman相关系数 1.定义 XXX和YYY为两组数据,其斯皮尔曼(等级)相关系数:其中,did_idi​为XiX_iXi​和YiY_iYi​之间的等级差。
  • 协方差,皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述,主要是解释其R语言代码实现,将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式,以下是具体操作。 (一)首先导入数据并绘制...
  • 斯皮尔曼排名相关系数/**斯皮尔曼排名相关系数 * Created by Administrator on 2017/4/9. */ public class SpearmanRankCorrelation { /* 公式1: ρ = 1 - 6∑(xi-yi) / n(n^2 -1) 公式2: ρ = ∑(xi-x*)(yi-y...
  • 一、简介在机器学习中,当要预测不同的机器学习算法在同一个学习任务上的性能时,需要使用序相关系数对真实的性能排序与预测的性能排序进行比较,本文介绍了其中一种秩相关系数——斯皮尔曼等级相关性。公式:其中:...
  • 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值。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...
  • 斯皮尔曼(Spearman)相关 斯皮尔曼(Spearman)相关是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则...
  • 例题: ...​ 为了度量两个变量间的线性关系,一般采用皮尔逊(Pearson)相关系数或斯皮尔曼(Spearman)相关系数进行分析。其中,只有当数据满足连续且呈线性关系时,才能使用皮尔逊(Pearson)相关...
  • 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...斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究...
  • 必须保证用斯皮尔曼时,用的是列向量。 0.8721 我们使用的是双尾检验。 0.0301:表示第一列数据和第二列数据 R:显著性水平 P:P值 spss-斯皮尔曼 皮尔逊 斯皮尔曼 总结: 连续数据,正态分布,线性关系 ....

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 17
收藏数 332
精华内容 132
关键字:

斯皮尔曼