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秩相关
表7-3 等级相关系数计算表
注意：相同秩次较多时应校正rs。
一、Spearman秩相关
类似积差相关，它是用等级相关系数rs （即Spearman Correlation Coefficient）来说明两个变量间直线相关关系的密切程度与方向。
n>50时, rs界值表与r界值表近似，可用自由度n-2查r界值表。
实例
例9-8 某省调查了1995年到1999年当地居民18类死因的构成以及每种死因导致的潜在工作损失年数WYPLL的构成，结果见表9-3。以死因构成为X，WYPLL构成为Y，作等级相关分析。
步骤：
二、相同秩较多时rs的校正
注意：当相同秩次较多时，rs的Pearson相关系数计算法反而更简单，且结果与校正结果相同。
小结
见 问 题
相关系数有无统计学意义与自由度的大小有关
如n=3,ν=1时，虽r=-，却无统计学意义；若ν=400时，即使r=，亦有统计学意义。因此不能只看r的值，而不考虑ν就下结论。
P值的解释
要注意区分“统计意义”和“专业意义”两种不同的结论。不要一看到P＜，而不管其实际作用有多大。例如两变量X与Y的相关系数r＝，当n＝100时，相关系数r经假设检验有“统计意义”（P＜），但两变量相互只能解释4％的变异，实际意义已经很小。
医学论文中，有一些P>“阴性”结果,检验效能不足是一个主要的原因。
统计学方法的误用
相关分析 回归分析 秩相关分析
，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。秩相关对等级资料或不服从双变量正态分布的资料进行相关分析。