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相关分析中,pearson, kendall 和spearman的异同作者

相关分析中,pearson, kendall 和spearman的异同作者

spss中,输入数据后,如果要进行相关分析,则按如下操作进行:
Analyze-correlate--PearsonSpearmanKendall,那么,pearson, kendall 和spearman三种相关分析方法有什么异同?
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。Spearman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。

Kendall's tau-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;

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