斯皮尔 皮尔森 肯德尔_Pearson皮尔逊Kendall肯德尔和Spearman斯皮尔曼三种相关分析方法的异同...

两个连续变量间呈线c;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。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性也不是简单的个性化相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。

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c;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。

Kendallstau-b等级相关系数用于反映分类变量相关性的指标适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验取值范围在-1-1之间此检验适合于正方形表格

计算积距pearson相关系数连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据;计算Kendall秩相关系数适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。

计算相关系数当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知或原始数据用等级表示时宜用 spearman或kendall相关

Pearson 相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析

Kendall复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关适用于合并等级资料

Spearman复选项等级相关计算斯皮尔曼相关适用于连续等级资料

1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson相关对于完全等级离散变量必用等级相关

2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。

3 若不恰当用了Kendall等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的故用Pearson分析方法。

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。

肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委被试评定N件事物或1个评委被试先后K次评定N件事物所得的数据资料只不过评定时采用对偶评定的方法即每一次评定都要将N个事物两两比较评定结果如下表所示表格中空白位阴影部分可以不管填入的数据为若i比j好记1若i比j差记0两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格将这K张表格重叠起来对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据这些数据记为γij。

对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。

进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设方差不齐否则两组方差无显著性差异。

U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。

虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同但在小样本样本数n30作为大样本且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。

使用MEANS过程求若干组的描述统计量目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。

检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异用One-Sample T Test 单样本T检验过程。

如果分组不止两个应使用One-WayANOVO一元方差分析用于检验几个独立的组是否来自均值相等的总体过程进行单变量方差分析。

如果试图比较的变量明显不服从正态分布则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test.

如果用户相比较的变量是分类变量应该使用Crosstabs功能。

性检验函数r(other[,method,min_periods]) 参数method:

性检验方法; 用途: 检查两个变量之间变化趋势的方向以及程度,值范围-1到+1,0表示两个变…

)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

性越强。1. person correlation coefficient(皮尔森

)反映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

性系数) 公式如下: 就是X,Y两个变量的协方差与两个变量的标准差之积的比值。 所以X,Y两个变量的标准差不能为零。 皮尔森

作者:James D. Miller翻译:王雨桐校对:万文菁本文约5300字,建议阅读10+分钟。本文将介绍数据清洗过程的主要步骤,并通过案例和代码演示如何利用R语言进行…

系数的取值范围在-1到1之间,当为1时,表示两个随机变量拥有一致的等级

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