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SPSS中三種相關系數
2018-01-24
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SPSS中三種相關系數

在SPSS軟件相關分析中,pearson(皮爾遜),kendall（肯德爾）和spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）三種相關分析方法有什么異同   

兩個連續變量間呈線性相關時，使用Pearson積差相關系數，不滿足積差相關分析的適用條件時，使用Spearman秩相關系數來描述.

Spearman相關系數又稱秩相關系數，是利用兩變量的秩次大小作線性相關分析，對原始變量的分布不作要求，屬于非參數統計方法，適用范圍要廣些。對于服從Pearson相關系數的數據亦可計算Spearman相關系數，但統計效能要低一些。Pearson相關系數的計算公式可以完全套用Spearman相關系數計算公式，但公式中的x和y用相應的秩次代替即可。
    Kendall'stau-b等級相關系數：用于反映分類變量相關性的指標，適用于兩個分類變量均為有序分類的情況。對相關的有序變量進行非參數相關檢驗；取值范圍在-1-1之間，此檢驗適合于正方形表格；
    計算積距pearson相關系數，連續性變量才可采用;計算Spearman秩相關系數，適合于定序變量或不滿足正態分布假設的等間隔數據;計算Kendall秩相關系數，適合于定序變量或不滿足正態分布假設的等間隔數據。
    計算相關系數：當資料不服從雙變量正態分布或總體分布未知，或原始數據用等級表示時，宜用 spearman或kendall相關
     Pearson相關復選項積差相關計算連續變量或是等間距測度的變量間的相關分析 
Kendall    復選項 等級相關 計算分類變量間的秩相關，適用于合并等級資料
     Spearman  復選項等級相關計算斯皮爾曼相關，適用于連續等級資料
注：
1若非等間距測度的連續變量 因為分布不明-可用等級相關/也可用Pearson相關，對于完全等級離散變量必用等級相關
2當資料不服從雙變量正態分布或總體分布型未知或原始數據是用等級表示時,宜用 Spearman 或 Kendall相關。
3 若不恰當用了Kendall等級相關分析則可能得出相關系數偏小的結論。則若不恰當使用，可能得相關系數偏小或偏大結論而考察不到不同變量間存在的密切關系。對一般情況默認數據服從正態分布的，故用Pearson分析方法。



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