Month: February 2021

  • 数据相关性分析

    简介:评价两组数据之间的相关性,有皮尔森(pearson)相关系数,斯皮尔曼(spearman)相关系数和肯德尔(kendall)相关系数。在这三大相关系数中,spearman和kendall属于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。相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。 Pearson(皮尔逊)相关系数:皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。适用于: (1)、两个变量之间是线性关系,都是连续数据。 (2)、两个变量的总体是正态分布,或接近正态的单峰分布。 (3)、两个变量的观测值是成对的,每对观测值之间相互独立。 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数: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。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。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。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