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pearson和spearman结果有差别
...数据不呈正态分布,是不是就不能用
pearson
分析了?要用
spearman
...
答:
这个首先要看你的变量数据是否都属于连续性数据,如果都是连续性数据,然后绘制一下变量的散点图,看看是否是显著的不符合正态分布,如果完全不符合的话 那就只能用其他的来分析,如果只是略微偏态 还是可以用
pearson
分析 如果数据分类等级数据类型,则直接用
spearman
方法 ...
相关性分析
答:
选择哪种方法,关键在于数据的特性。
Pearson
对于连续且等间距的数据是首选,而
Spearman
的适用性更广泛,对分布形态和样本量要求不高。Kendall's W和U系数则适用于多列等级变量的关联性评估,对应不同的评估策略。正常分布的均值
差异
,可通过T检验揭示,但小样本或方差未知时,我们可能需要F检验。此外,针对...
相关性分析有哪些方法?
答:
4.
结果
查看:分析结果会显示在当前工作表或新工作表中。问题七:kendall
和spearman
三种相关分析方法的
区别
Kendall
和Spearman
相关分析方法的区别主要在于:1. Kendall's tau-b:适用于有序分类变量,用于非参数相关检验。2. Spearman:适用于连续等级资料或定序变量,是一种非参数统计方法。3.
Pearson
:...
本人菜鸟,关于SPSS的诸多基本问题。请高手解答!感谢~~
答:
kendall
和spearman
是非参的相关判别,
pearson
则是基于正态分布的判别;至于*和**表示显著水平;相关分析和回归分析在双变量时没
有区别
,但是多变量时就有很大区别
如何计算相关系数
答:
探索定量数据间的关系是相关分析的核心任务,它揭示了变量间的关联程度和方向。在深入理解回归分析之前,相关分析为我们揭示了潜在的关联模式。在统计软件SPSSAU中,我们有多种相关系数可供选择,如
Pearson
、
Spearman
和Kendall,它们各有其适用场景。这里,我们以计算城乡居民储蓄存款余额与国民收入(单位:亿元...
协整关系(cointegration)和配对交易
答:
首先,相关性和协整是两个不同的概念。相关性衡量的是两个序列的线性依赖程度,非独立序列之间可能存在相关性,但它们的稳定性并不足以保证协整关系。
pearson
r
和spearman
r是常用的检验工具。然而,协整关系更为特殊,即使单整序列不平稳,它们通过
差异
后可能变得平稳,并且这种关系表现为平稳序列的线性组合,...
SPSS中的相关和回归是什么意思?
答:
差别
就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系,以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性(
结果
右上角有*号,此时说明有关系;反之则没有关系);有了关系之后,关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密;0.4~0.7...
如何判断两组数据是否
差异
性显著?
答:
想要调查不用性别(男、女)的饮食习惯(米食、面食),针对卡方检验的分类应该使用
pearson
卡方检验。从分析
结果
中看出男性更偏爱吃面食占比为60%,女性更偏爱吃米食约占调查中的80%。从数据来看,不同性别的饮食习惯
有差异
,模型中的卡方值为16.667,其中p值小于0.05,拒绝原假设,说明模型显著,...
相关性分析原理与实操
答:
在精确度量上,
Pearson
相关系数如同精密的测距仪,它通过离均差积和平方和的计算,为我们揭示线性关系的强度和方向。然而,它对数据的分布和异常值相当敏感,适合连续变量的分析。对于非正态分布或等级数据,
Spearman
和Kendall的相关系数则提供了更为灵活的选择,它们对数据分布不那么挑剔,适用于更广泛的场景...
...另4组是连续变量,要比较5组之间的相关性, 用
spearman
、
pearson
...
答:
一般使用
spearman
。
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