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pearson相关性分析正态分布
近似
正态分布
可以
pearson相关性分析
吗
答:
可以
正态分布
是许多统计方法的理论基础。检验、方差
分析
、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布,但相应的统计量在大样本时近似正态分布,因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。皮尔森相关也不例外。
用SPSS进行的
相关性分析
,不太懂,麻烦给详细说明一下!
答:
Pearson
皮尔逊相关系数
是一般所说的相关系数,用于二维
正态分布
,或二个变量无服从正态分布的资料。Spearman等级相关系数用于等级资料,或其中一个变量不服从正态分布的资料。一般认为”成绩“服从正态分布,但不知道“发散思维是什么资料,你可根据上述的说明进行选择。Spearman等级相关系数 rs=0.553,P=0....
如何判断是否属于
正态分布
答:
若两个变量间呈线性关系,一般认为变量间呈
正相关
或负相关。通常计算互相关系数有两个方法:
Pearson相关系数
和Spearman等级相关系数。其中,Pearson相关系数是衡量两个
正态分布
随机变量之间是否线性相关的重要指标,取值范围是[-1, 1]。如果两个变量的Pearson相关系数比较接近0,则表明两个变量之间并没有线性...
相关性分析
适用条件
答:
-
Pearson
correlation coefficient:用于检测两个变量之间的线性
相关性
,适用于来自
正态分布
的数据。
相关系数
的取值范围在[-1,1]之间。- Spearman correlation coefficient:评估两个连续或顺序变量之间的单调关系,适用于反映顺序变量的相关性。- Kendall's tau-b correlation coefficient:用于反映分类变量之...
请教SPSS
相关分析
结果怎么看?
答:
1,如果两个变量都是连续型,且服从
正态分布
,则选择pearson
皮尔逊相关性分析
。2,如果两个变量有序定序,则选择spearman斯皮尔曼相关性分析,另外,如果连续变量但是不服从正态分布,也选择spearman相关性分析。3,结果的分析有两步:看sig是否<0.05,<0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果>0....
spss皮尔森
相关系数分析
是做什么的?
答:
pearson相关系数
法则是一种经典的相关系数计算方法,主要用于表征线性相关性,假设2个变量服 从
正态分布
且标准差不为0,他的值介于-1到1之间,pearson相关系数的绝对值越接近于1,表明 2个变量的相关程度越高,即这2个变量越相似。其相关系数计算如下:操作路径【
分析
→相关→双变量】将变量放置分析框...
一组
正态分布
和一组非正态分布数据,来自两个不同的量表,都有”抑郁...
答:
其中,
皮尔逊相关系数
通常用于分析符合
正态分布
的变量之间的线性关系;而斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数则更加适合用于非正态分布或不满足线性关系假设的变量之间的关联性描述。在进行
相关性分析
时,还需要注意以下几个方面:1. 数据是否满足正态分布假设。如果数据不符合正态分布,可以采用非参数...
R -
相关性分析
答:
皮尔森
相关性分析
是一种参数相关性检验,检测的是两个变量间的线性关系;应用皮尔森相关性分析的前提是两个变量都是
正态分布
的,其相关性可以用线性回归曲线表示。H0: true correlation is equal to 0 cor.test(){stats} 返回一系列参数,主要关注p.value 和 correlation coefficient(ample estimates: ...
如何比较
Pearson相关系数
和Spearman相关系数?
答:
pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法,主要用于表征线性相关性,假设2个变量服 从
正态分布
且标准差不为0,他的值介于-1到1之间,
pearson相关系数
的绝对值越接近于1,表明 2个变量的相关程度越高,即这2个变量越相似。其相关系数计算如下:spearman 设自变量 X 和 Y 的 2 个随机样本为 ( x1...
pearson相关系数
和spearman相关系数的区别
答:
区别:1.连续数据,
正态分布
,线性关系,用
pearson相关系数
是最恰当,当然用spearman相关系数也可以,效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足,就用spearman相关系数,不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数,不能用pearson相关系数。拓展知识:pearson相关通常是用来...
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