文档介绍：PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
那么假设不适合使用，对一般情况默认数
两个连续变量间呈线性相关时， 使用 Pearson
合用条件时，使用 Spearman 秩相关系数来描述 .
积差相关系数， 不满足积差相关解析的
Spearman 相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关解析，对
原始变量的分布不作要求， 属于非参数统计方法， 合用范围要广些。 对于遵从 Pearson 相关
系数的数据亦可计算 Spearman 相关系数，但统计效能要低一些。 Pearson 相关系数的计算
公式可以完好套用 Spearman 相关系数计算公式， 但公式中的 x 和 y 用相应的秩次代替即可。
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Kendall's
tau-b
等级相关系数：用于反响分类变量相关性的指标，合用于两个分类
PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
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变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在 -1-1 之间，
此检验适合于正方形表格；
计算积距 pearson 相关系数，连续性变量才可采用 ; 计算 Spearman 秩相关系数，适合
于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据 ; 计算 Kendall 秩相关系数， 适合于定序变
量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
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计算相关系数：当资料不遵从双变量正态分布或整体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman 或 kendall 相关
Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关解析
Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，合用于合并等级资料
Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，合用于连续等级资料
注：
PearsonKendall和Spearman三种相关解析方法异同
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1 假设非等间距测度的连续变量
因为分布不明
- 可用等级相关
/ 也可用
Pearson
相关，对于完
Pearson