“spearman秩相关系数在回归分析中可以用来检验是否存在异方差哦。Spearman等级相关系数检验::该方法用于检验是否存在异方差,观测值可以是大样本,也可以是小样本哦。”
资料补充:
在 统计学中, 以查尔斯·爱德华·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数,即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本,n个原始数据被转换成等级数据,相关系数ρ为
度量一对观测数据的统计依赖性还有其他的几种度量指标:在相关性和依赖性中有谈及。其中最常用的是皮尔逊积矩相关系数。
斯皮尔曼相关也可称为"级别相关";也就是说,被观测数据的"等级"被替换成"级别"。在连续的分布中,被观测数据的级别,通常总是小于等级的一半。然而,在这个案例中,级别和等级相关系数是一致的。
更一般的,被观测数据的"级别"与估计的总体样本的比值小于给定的值,即被观测值的一半。也就是说,它是相应的等级系数的一种可能的解决方案。虽然不常用,"级别相关"还是仍然有被使用。