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Spearman与 Pearson
汇报人:屠星月
内容
Spearman相关系数的含义
二. Spearman相关分析的特点
三. Spearman与 Pearson相关分析的对比
四.结果的解释
五.对我的研究数据的适用性
Spearman相关系数的含义
Spearman rank-order correlation coefficient
·两个连续或等级/秩变量之间的单调相关( monotone association)关系。
调函数描述两个变量之间的关系的程度( how well the relationship between two variables can be
described using a monotonic function
Pearson相关系数的一个特例(系数计算中的XY被其秩代替
∑(R2-RR,-R)
6∑4
R2-R2∑R
n(n?
R and r, are the ranks of the x and y
d is the square of the difference between the
variables, respectively
corresponding ranks of xand y, and n is the
number observations
Spearman相关分析的特点
不对变量的分布做假设:非参数(自由分布)
可用于等级数据( ordinal data: The most fundamental requisite is to be able to measure our observed
correspondence by a plain numerical symbol
当数据分布导致, pearson相关系数不适用或者产生误导的使用。 when the dis-tribution of data makes
Pearson's correlation Co-efficient undesirable or misleading
当数据为定性的变量,或者含有异常值时尤其适用。
彐 spearman!与 pEarson相关分折的对比
Pearson=+1, Spearman =+1
Pearson =-1, Spearman =-1
Pearson=-0.093, Spearman =-0.093
Pearson= +0.851, Spearman =+1 Pearson=-0.799, Spearman=-1
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