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问卷用的是里克特5点法,应该用pearson还是spearman分析,pearson要求是连续数据,我能用吗。
如题所述
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推荐答案 2014-05-10
样本量大的话,近似正态分布就可以的
我替别人做这类的数据分析蛮多的
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相似回答
pearson
相关系数和
spearman
相关系数的区别
答:
通常情况下默认用pearson相关系数
,数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析,可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数,同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。
pearson
相关和
spearman
相关有什么区别
答:
Pearson用于计算
连续数据
的相关,而speraman相关是专门用于分析顺序数据,二者分析范围不同。2.用途不同:Pearson相关是最常见的相关公式,用于计算连续数据的相关,比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以
用Pearson
相关。而
spearman
相关是专门用于分析顺序
数据的,
就是那种只有顺序关系,但并非等距
的数据
...
pearson
相关系数和
spearman
相关系数的区别
答:
两者区别在于:
spearman
相关只能计算等级
数据,
但pearson相关却既可以用来算等级相关,也可以算
连续数据
的相关,只不过一般默认
用pearson
相关计算连续数据的相关。1、pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的,这类数据的取值不限于整数,如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。...
spearman
相关系数和
Pearson
相关系数的区别是什么
答:
Pearson
相关系数适用于连续变量之间的相关性
分析,
可以测量线性关系的强度和方向。
Spearman
相关系数适用于有序变量或非线性变量之间的相关性分析,可以测量变量的等级顺序相关性。
数据要求
:Pearson相关系数要求变量满足正态分布和线性关系的假设。Spearman相关系数不要求变量满足正态分布和线性关系的假设,它
使用的
...
spearman
相关系数和
Pearson
相关系数的区别是什么
答:
1. Pearson相关系数适用于
分析连续
变量之间的线性关系,其数值范围在-1到1之间,接近1或-1表示强烈的线性相关,而接近0则表示没有线性相关。2.
Spearman
相关系数则适用于评估有序变量或非正态分布变量之间的相关性,它考虑的是变量的排名而非实际值,因此也适用于非线性关系的检测。3. 在
使用Pearson
...
Pearson
相关系数和
Spearman
相关系数有什么区别?
答:
Pearson
相关系数主要适用于连续型的数值型
数据,
并且假设变量之间满足线性关系。它对异常值较为敏感,且只能捕捉到线性相关的关系。2.
Spearman
相关系数:Spearman相关系数是一种非参数的方法,它衡量的是两个变量之间的单调关系,即变量的相对顺序是否一致。首先,将原始数据转换为等级数据(将原始数据按大小...
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