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  • 对两个定量变量间线性联系我们用皮尔森积差相关系数或秩相关系数来描述,对于定性变量间的联系通常是...其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量。 列联表的计算方法有很多种,最常用的是皮尔

    对两个定量变量间线性联系我们用皮尔森积差相关系数或秩相关系数来描述,对于定性变量间的联系通常是根据两个定性变量交叉分类计数所得的频数资料做关联分析,即关于两独立性的卡方检验。


    列联表的计算方法有很多种,对于两个分类变量的关联程度,最常用的是皮尔逊定义的列联系数:

      C=\sqrt{\frac{x^2}{n+x^2}}

    其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量

    列联表的计算方法有很多种,最常用的是皮尔逊定义的列联系数:

      C=\sqrt{\frac{x^2}{n+x^2}}

      其中,x2——列联数据资料的检验统计量;n——样本容量




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  • 相关系数图 library(vegan) library(dplyr) library(corrplot) par(omi = c(0.3, 0.3, 0.3, 0.3), cex = 1.2, family = ‘Times New Roman’) # windows系统可能需要安装其他字体包 M <- cor(decostand(mtcars,...

    相关系数图

    library(vegan)
    library(dplyr)
    library(corrplot)
    par(omi = c(0.3, 0.3, 0.3, 0.3),
    cex = 1.2,
    family = ‘Times New Roman’) # windows系统可能需要安装其他字体包
    M <- cor(decostand(mtcars,method=“hellinger”,na.rm=T))#计算相关系数矩阵
    corrplot(M, method = “circle”, type = ‘upper’)
    head(mtcars)
    mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
    Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
    Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
    Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
    Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
    Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
    Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1

    在这里插入图片描述

    加注标签的相关系数图形

    在这里插入图片描述

    #准备数据
    set.seed(20190420)
    n <- ncol(mtcars)
    grp <- c(‘Cluster_1’, ‘Cluster_2’, ‘Cluster_3’) # 分组名称
    sp <- c(rep(0.0008, 6), rep(0.007, 2), rep(0.03, 3), rep(0.13, 22)) # P值
    gx <- c(-4.5, -2.5, 1) # 分组的X坐标
    gy <- c(n-1, n-5, 2.5) # 分组的Y坐标
    df <- data.frame(
    grp = rep(grp, each = n), # 分组名称,每个重复n次
    gx = rep(gx, each = n), # 组X坐标,每个重复n次
    gy = rep(gy, each = n), # 组Y坐标,每个重复n次
    x = rep(0:(n - 1) - 0.5, 3), # 变量连接点X坐标
    y = rep(n:1, 3), # 变量连接点Y坐标
    p = sample(sp), # 对人工生成p值进行随机抽样
    r = sample(c(rep(0.8, 4), rep(0.31, 7), rep(0.12, 22)))
    #对人工生成r值进行随机抽样
    )

    length(rep(grp, each = n))
    length(rep(gx, each = n))
    length(rep(gy, each = n))
    length(rep(0:(n - 1) - 0.5, 3))
    length(rep(n:1, 3))
    length(sample(sp))
    length(sample(c(rep(0.8, 4), rep(0.31, 7), rep(0.12, 22))) )

    #这一部分代码是按照原图图例说明处理线条宽度和颜色映射
    df <- df %>%
    mutate(
    lcol = ifelse(p <= 0.001, ‘#1B9E77’, NA),
    # p值小于0.001时,颜色为绿色,下面依次类推
    lcol = ifelse(p > 0.001 & p <= 0.01, ‘#88419D’, lcol),
    lcol = ifelse(p > 0.01 & p <= 0.05, ‘#A6D854’, lcol),
    lcol = ifelse(p > 0.05, ‘#B3B3B3’, lcol),
    lwd = ifelse(r >= 0.5, 14, NA),
    # r >= 0.5 时,线性宽度为14,下面依次类推
    lwd = ifelse(r >= 0.25 & r < 0.5, 7, lwd),
    lwd = ifelse(r < 0.25, 1, lwd)
    )

    #核心函数:segments。

    segments(df g x , d f gx, df gx,dfgy, df x , d f x, df x,dfy, lty = ‘solid’, lwd = df l w d , c o l = d f lwd, col = df lwd,col=dflcol, xpd = TRUE) # 绘制连接线

    points(gx, gy, pch = 24, col = ‘blue’, bg = ‘blue’, cex = 3, xpd = TRUE)
    #组标记点
    text(gx - 0.5, gy, labels = grp, adj = c(1, 0.5), cex = 1.5, xpd = TRUE)
    #组名称

    labels01 <- c(’<= 0.001’,‘0.001 < x <= 0.01’,‘0.01 < x <= 0.05’,’> 0.05’)
    labels02 <- c(’>= 0.5’, ‘0.25 - 0.5’, ‘< 0.25’)
    labels_x <- rep(-6, 4)
    labels_y <- seq(4.6, 2.6, length.out = 4)
    text(-6.5, 5.2, ‘P-value’, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, font = 2, xpd = TRUE)
    text(labels_x, labels_y, labels01, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, xpd = TRUE)
    points(labels_x - 0.5, labels_y, pch = 20, col = c(’#1B9E77’, ‘#88419D’,’#A6D854’, ‘#B3B3B3’),
    cex = 3, xpd = TRUE)
    lines_x <- c(-6.5, -3, 0.5)
    lines_y <- rep(1.2, 3)
    text(-6.5, 1.9, “Mantel’s r”, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, font = 2, xpd = TRUE)
    text(lines_x + 1.5, lines_y, labels02, adj = c(0, 0.5), cex = 1.2, xpd = TRUE)
    segments(lines_x, lines_y, lines_x + 1, lines_y, lwd = c(14, 7, 2.5), lty = ‘solid’,
    col = ‘#B3B3B3’, xpd = TRUE)
    ##图例框框
    segments(-6.9, 5.6, -2.8, 5.6, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-2.8, 5.6, -2.8, 1.8, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-2.8, 1.8, 3.6, 1.8, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(3.6, 1.8, 3.6, 0.7, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(3.6, 0.7, -6.9, 0.7, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)
    segments(-6.9, 0.7, -6.9, 5.6, lty = ‘solid’, lwd = 1.2,
    col = ‘grey50’, xpd = TRUE)

    相关系数加标签

    在这里插入图片描述
    install.packages(“ggpubr”)
    library(ggpubr)
    my_data <- mtcars
    cor(my_data d r a t , m y d a t a drat,my_data drat,mydatampg)
    ggscatter(my_data,
    x = “drat”, #x变量
    y = “mpg”,#y变量
    add = “reg.line”,##拟合曲线
    conf.int = TRUE,##置信区间阴影带
    cor.coef = TRUE, ##系数
    cor.method = “pearson”,#方法
    xlab = “drat”, ## x轴
    ylab = “mg”)## y轴

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  • 上一篇《列联表篇之十:属性相同双向有序表的Kappa分析》中提到,“Fleiss' Kappa(也包含Cohen's Kappa)可以用于二分类数据或名义尺度的评价,但不适用与顺序或等级评价数据”。这样就损失了数据的顺序信息,当然...

    上一篇《列联表篇之十:属性相同双向有序表的Kappa分析》中提到,“Fleiss' Kappa(也包含Cohen's Kappa)可以用于二分类数据或名义尺度的评价,但不适用与顺序或等级评价数据”。这样就损失了数据的顺序信息,当然我们也可以用Spearman's rho和Kendall's tau来分析相关性,可以弥补Cohen's Kappa对忽略变量等级的缺陷。但对上一篇多评价者的数据,这两种相关性分析就不适用了,为此本文介绍Kendall W协和系数(Kendall's coefficient of concordance)可以用来解决这个问题。

    在介绍方法之前,我们还是来认识一下Kendall这个统计学家吧。

    Sir Maurice George Kendall (1907.9.6 – 1983.3.29),英国统计学家,不列颠学会会士。与他同姓的还有一位统计学家David George Kendall(1918.1.15 – 2007.10.23),也是英国人,皇家学会会士。两个人没有血缘关系,不要搞混了。

    Maurice Kendall爵士在统计学上的贡献最有名的就是前面介绍的Kendall's tau秩相关检验和本文要介绍的方法。在二战期间,他白天是英国航运公会的助理总经理,晚上还担任空袭警报员。即便如此,他仍挤出时间完成了《高级统计学原理》第一卷(1943年)和第二卷(1946)以及一系列关于Fisher's K-统计量的延伸研究论文。这是一个令人敬佩的统计学家。(本段信息来自Wikipedia)

    Kendall协和系数W检验也属于一种配对的秩和检验,在《列联表篇之七:属性不同双向有序表的Kendall's tau相关分析》中介绍的方法适用于单个评价者与标准的比较、两个评价者之间的比较,类似于连续数据的单样本t检验、配对双样本t检验。而本文介绍的方法适用于多个评价者之间的比较,类似于连续数据的单因子ANOVA。

    需要注意的是,在这样的比较中,评价者不能改变样本的性质,应保持每个评价者针对完全相同的样本进行评价。即使是像品酒这样的破坏性试验,也要保证分给每一个品酒师的样品是来自同一批次的产品,如从搅拌均匀的同一瓶酒中倒出。当然样品与样品之间不必要求条件相同,完全可以选择不同品牌的酒、不同酒精度、不同年份的酒来进行品酒试验。

    以下我瞎编的这个案例送给我重庆的好哥们何洋,希望能对火锅的辣度评级有所帮助。

    例:重庆火锅享誉世界,但不同的人对辣度的接受程度不同,为此很多火锅店定义了辣度等级,比较常见的是微辣、中辣、特辣等等。但由于没有统一的标准,不同的火锅店之间的辣度存在差异,有些店的微辣可能跟其它店的中辣差不多,甚至各个火锅店的辣度名称也不一样,因此制定辣度标准就显得很有必要了。重庆火锅协会对此进行了研究,希望能够制定出统一的辣度标准,以此指导火锅店的产品开发。

    国际上表示辣度的量化值是“斯高维指数” (Scoville Heat Unit,简称SHU),这是由美国化学家斯高维于1912年制定的。这其实是一个感官指标,一个斯高维单位辣度是将一个单位的辣椒素用一万倍的糖水稀释至可辨不出辣味。具体方法是将被测物一单位的辣椒素溶解到糖水里,然后交给数个人品尝,之后逐渐增加糖水量,直到无法尝出辣味为止,此时糖水量的总和即为被测物的斯高维辣度单位。当然这种方法的准确性很低,后来采用高效液相色谱的方法来获得准确的测量。这个指标一直在广泛使用,国外的有些辣椒产品包装上会标注SHU值。

    重庆火锅协会结合国内外的辣度评级标准,初定了火锅的辣度等级,分为五级,并制定了评级标准。为了验证初定辣度标准的合理性,火锅协会邀请了8位专家,在小天鹅、德庄等火锅店随机选取了10种样品,由8位专家分别品尝评级。下表是评级的结果:

    注:表中数据是我随便编的,大家重点关注计算方法。

    我们先看看Fleiss' Kappa值,用上一篇的方法,可以算得:

    显然总的Kappa值并不高,说明8位专家评价的一致性不是很好高,其中等级4的Kappa值最低,等级3也较低。原因可能是标准制定的不够明确,也可能是专家对标准的理解不一致。

    Kendall协和系数(有些地方也翻译成一致性系数)关注的是不同的评价者评价的趋势是否一致,也就是辣的大家都评辣(虽然具体评级上有差异),不辣的都评不辣。其检验的原假设为专家评级之间不相关,换句话说就是专家的评级与样本没有关系,对同一个样品的评级也完全不同,而备择假设则是专家评级是一致的(正相关)。

    首先要将每个专家对样本的评级排秩:

    令Rij为第i个样品第j个专家评级的秩,N为样本量,n为评价者数量。首先计算每个样品的秩和:

    R均值为:

    计算离差平方和:

    当表格中不存在结时,则W系数为:

    据吴喜之《非参数统计方法》中的说法,这个系数是Kendall,Babington-Smith和Wallis于1939年分别独立地给出的,称之为Kendall协和系数检验统计量。

    当每个专家的评级存在结时,需要对上式进行修正。令gj为第j个专家下结的数量,如专家A下的评级存在3个结,分别是2.5、4.5、8.5。令ti为第i个结所包含的样品个数,如专家A下的3个结包含的样品个数分别为2、2、4。可得第j个专家下总的修正值为:

    由此得到修正的W系数为:

    根据上式可计算出本例的W系数为0.879831。这个系数的取值范围为[0,1],等于1说明完全相关,即专家对样品的评级完全相同;等于0说明完全不相关,即专家对样品的评级完全不相同。越接近1说明相关性越强。

    在样本量较小时,Kendall与1970年给出了W系数的分布表,可以通过查表来做显著性检验。Kendall也证明,当N固定,n趋于无穷时:

    自由度为N-1。

    本例中的检验统计量为8×(10-1)×0.879831=63.35,远大于自由度为9,显著性水平为0.05卡方分布的临界值16.92,因此我们拒绝原假设,专家们对火锅辣度的评级具有相关性。

    结合Fleiss' Kappa分析和Kendall's W系数检验,我们可以看出专家对火锅的辣度基本有一致的看法,但在具体准确的评级上却不是很一致,下一步需要进一步细化辣度评级标准,提高评级的一致性。

    熟悉测量系统分析的各位同好看到这里应该会想到,这样的分析类似于属性数据的测量系统分析,只是没有做重复性。其实在具体试验中完全可以参照测量系统分析的方法,让各位专家对同一个样品进行多次评级,这样就可以更全面地对辣度标准的适用性进行评价。

    在属性数据测量系统分析中,我所介绍的Kendall秩相关系数、协和系数、Cohen's Kappa和Fleiss' Kappa都有。吃透了我这几篇文章,相信会进一步加深你对属性数据测量系统分析的理解。

    请关注我的微信公众号:张老师漫谈六西格玛

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  • 相关分析与列联分析

    千次阅读 2019-08-22 09:31:53
    一、相关分析 相关分析是什么?有哪些分类?各类相关分析的用途是什么? 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对...6.列联相关系数 7.相关系数 8.案例 ***注意区别卡方检验与相关系数的用途

    一、相关分析
    相关分析是什么?有哪些分类?各类相关分析的用途是什么?
    相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。(两个变量间线性关系的方向和强度)
    (1)按变量的多少划分: ①单相关 ②复相关
    (2)按表现形态划分: ①直线相关 ②曲线相关
    (3)从变动的方向划分: ①正相关 ②负相关
    (4)按相关的程度不同分:①完全相关 ②统计相关③完全无关
    1、线性相关分析:研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。
    (1)正相关:如果x,y变化的方向一致,如身高与体重的关系,r>0;一般地,
    ·|r|>0.95 存在显著性相关;
    ·|r|≥0.8 高度相关;
    ·0.5≤|r|<0.8 中度相关;
    ·0.3≤|r|<0.5 低度相关;
    ·|r|<0.3 关系极弱,认为不相关
    (2)负相关:如果x,y变化的方向相反,如吸烟与肺功能的关系,r<0;
    (3)无线性相关:r=0。
    如果变量Y与X间是函数关系,则r=1或r=-1;如果变量Y与X间是统计关系,则-1<r<1。
    (4)r的计算有三种:
    ①Pearson相关系数:对定距连续变量的数据进行计算。
    ②Spearman和Kendall相关系数:对分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时,计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值排(求)秩。
    实际上,对任何类型的变量,都可以使用相应的指标进行相关分析。也就是,有各种参数,对适合它们的变量进行分析。
    相关计算的其他系数:
    1 对于有序变量,最常用的还有Gamma统计量,取值介于1到-1之间,取值为零时候,代表完全不相关。其实,对于任何相关系数,一个万能公式就是,如果越接近零,代表越不相关,越接近1,代表越相关。
    在spss中,各种变量都被分到各个栏中,下面对应着各种统计量。这部分操作是:“描述统计”~“交叉表”:"统计量"子对话框中实现。需要注意的是,虽然都是复选框,但是,也不能乱选,主要看想要分析的究竟是什么类型的变量。
    2、偏相关分析:研究两个变量之间的线性相关关系时,控制可能对其产生影响的变量。如控制年龄和工作经验的影响,估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。
    3、距离分析:是对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种测度,是一种广义的距离。分为观测量之间距离分析和变量之间距离分析。
    (1)不相似性测度:
    ·a、对等间隔(定距)数据的不相似性(距离)测度可以使用的统计量有Euclid欧氏距离、欧氏距离平方等。
    ·b、对计数数据使用卡方。
    ·c、对二值(只有两种取值)数据,使用欧氏距离、欧氏距离平方、尺寸差异、模式差异、方差等。
    (2) 相似性测度:
    ·a、等间隔数据使用统计量Pearson相关或余弦。
    ·b、测度二元数据的相似性使用的统计量有20余种。
    相关关系
    相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中,所关心的是一个随机变量Y对另一个(或一组)随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ,所讨论的变量的地位一样,分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如,以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩,感兴趣的是二者的关系如何,而不在于由X去预测Y。
    复相关
    研究一个变量 x0与另一组变量 (x1,x2,…,xn)之间的相关程度。例如,职业声望同时受到一系列因素(收入、文化、权力……)的影响,那么这一系列因素的总和与职业声望之间的关系,就是复相关。复相关系数R0.12…n的测定,可先求出 x0对一组变量x1,x2,…,xn的回归直线,再计算x0与用回归直线估计值悯之间的简单直线回归。复相关系数为
    R0.12…n的取值范围为0≤R0.12…n≤1。复相关系数值愈大,变量间的关系愈密切。

    相关分析与回归分析有什么区别和联系?
    一、回归分析和相关分析主要区别是:

    1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的;
    2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定x是非随机的;
    3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度,而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小,还可以由回归方程进行数量上的预测和控制.

    二、回归分析与相关分析的联系:
    1、回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
    2、在专业上研究上:
    有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题,需进行直线相关分析和回归分析。
    3、从研究的目的来说:
    若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向,宜选用线性相关分析;若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程,宜选用直线回归分析.
    针对不同类型的数据(变量),用什么相关分析?怎么做?
    变量间相关性的强弱及显著性怎么判断?(r与拟合优度检验)
    相关系数

    总括:相关分析应该是这样的?
    相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。
    二、列联分析
    列联表分析( contingency cable analysis)基于列联表所进行的相关统计分析与推断。列联表分析的基本问题是,判明所考察的各属性之间有无关联,即是否独立。

    定类数据与列联表
    1.什么是定类数据?怎样分析定类数据?
    定类数据是由定类尺度计量形成的,表现为类别,不能区分顺序。名义级数据,数据最低级,表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量,仅仅是一种标志,没有序次关系。例如, ”性别“,”男“编码为1,”女“编码为2。
    2.什么是列联表?其结构如何拆解?
    ***:列联表的分布(观测值的分布、期望频数的分布)

    2x2列联表

    卡方统计量与拟合优度检验
    3.怎么构建卡方统计量?

    4.何为拟合优度检验?怎么做?
    ***:p值检验法与统计量判别法

    列联表中的相关测量
    5.相关系数

    6.列联相关系数

    7.相关系数

    8.案例

    ***注意区别卡方检验与相关系数的用途

    展开全文
  • 列联分析

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  • 第九章 列联分析

    万次阅读 2015-08-31 19:42:09
    列联分析主要用于分类数据的分析1 分类数据与列联表1 分类数据如:完整家庭/离异家庭、一等品/二等品、三等品……2 列联表的构造列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。3 列联表的分布列联表的分布可以...
  • 上一节,在IBM SPSS Statistics中我们已经将满意度重新编码为仅包含满意、不满意两个变量值的变量,并简单了解了列联表的变量选择面板。本节,将会通过实例进一步探究满意度与性别间的相关关系。 一、选择变量 ...
  • SAS——列联表(复习3)

    千次阅读 2019-01-04 11:19:22
    由现有汇总表生成列联表的例子: 例2.3 下表记录了某公司在过去6个月中的顾客信息.其中包括顾客的性别(GEN:0=男和1=女),顾客的年龄(AGE),顾客的年收入(INCLEV:1=低,2=中和3=高)和购买价值(PURCHASE:0=小于100元,...
  • SPSS的Crosstabs过程,为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。例子:山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。预报发生期y为3级(1级为6月...
  • kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作:一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者...表1 进口药和国产药治疗效果二、对数据结构的分析之前介绍过成组设计的列联表,它的...
  • 数据集成 冗余和相关分析 卡方检验 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[250,200],[50,1000]],columns=['男','女'],index=['小说','非小说']) df def cal_Chi_Squared_val(df): """从列联表计算出卡方值""" res...
  • R语言详解参数检验和非参数检验二、参数检验R语言实现2.1 单样本t检验...wallis和置换多元方差分析检验3.5 spearman相关性检验四、列联检验(定性资料)4.1 pearson卡方检验4.2 Fisher精确检验4.3 Cochran-Mantel–H
  • 在这里自编的RC列联表统计分析软件(卡方检验、Fisher精确检验等)http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60101gx31.html原文:列联表分析在统计中用应用范围很广泛,出于简单易用考虑,(王老师)编写了一个列联表统计...
  • Kappa一致性相关分析中经常应用的Kappa系数有三种,即简单Kappa系数,加权Kappa系数和总Kappa系数及标准误和检验统计量的计算公式,并针对Kappa系数仅适用于行数和数相等的方表的问题,给出了用SPSS软件实现对行列...
  • 前不久,我向各位隆重推荐了王江源老师的博客,有20余...在这里自编的RC列联表统计分析软件(卡方检验、Fisher精确检验等)http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60101gx31.html原文:列联表分析在统计中用应用范围...
  • 皮尔森相关系数

    千次阅读 2015-03-27 16:07:32
    皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)也叫皮尔森积差相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient),是用来反应两个变量相似程度的统计量。或者说可以用来计算两个向量的相似度(在...
  • 变量间Pearson、Spearman、Kendall、Polychoric、Tetrachoric、Polyserial、Biserial相关系数简介及R计算对于给定数据集中,变量之间的关联程度以及关系的方向,常通过相关系数衡量。就关系的强度而言,相关系数的值...
  • 变量间Pearson、Spearman、Kendall、Polychoric、Tetrachoric、Polyserial、Biserial相关系数简介及R计算对于给定数据集中,变量之间的关联程度以及关系的方向,常通过相关系数衡量。就关系的强度而言,相关系数的值...
  • 2 X 2 列联表分析

    万次阅读 2011-03-10 18:33:00
    列联表在统计中运用很广泛,尤其是在分类数据方面,2x2列联表是其中最基础的。临床上,两种药物的有效无效或者饮食规律正常与否等等都可以再2X2的表格里面反映实验的结果。概况起来该种列联表分析法可以描绘的情况有...
  • χ2\chi^2χ2检验是对分类数据的频数进行分析的统计方法。 9.1.2 χ2\chi^2χ2统计量 χ2=∑(fo−fe)2fe\chi^2 = \sum \frac{(f_o - f_e)^2}{f_e}χ2=∑fe​(fo​−fe​)2​ 观察值频数(fo:observed  ...
  • 一致性检验 -- Kappa 系数

    万次阅读 2017-11-30 20:32:21
    一、Kappa 检验方法 在做数据分析时,我们经常会面临一致性检验问题,即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外,一致性检验在临床实验中也有着广泛...
  • 【转】3种相关系数的区别

    千次阅读 2017-09-09 11:01:00
    两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述. 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...
  • 统计学三大相关系数

    万次阅读 2018-08-24 11:11:42
    三个相关性系数(pearson, spearman, kendall)反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1,0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。 person ...

空空如也

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列联检验系数