文档介绍：第三十课Spearman等级相关分析
秩相关的Spearman等级相关分析
前面介绍了使用非参数方法比较总体的位置或刻度参数，我们同样也可以用非参数方法
比较两总体之间相关问题。秩相关(rankcorrelation)又称等级相关，它
1-()2
查表自由度为8,t==。，，>，所以拒绝秩相关系数为0的原假设，接受潜能与成绩之间存在秩相关。
二、Corr相关过程
Corr相关过程用于计算变量之间的相关系数，包括Pearson(皮尔逊)的乘积矩相关和加权乘积矩相关。还能产生三个非参数的关联测量：Spearman的秩相关，Kendall的tau-b和Hoeffding的相关性度量D。该过程也可以计算偏相关等一些单变量的描述性统计量。
proccorr过程一般由下列语句控制：
proccorrdata=数据集〈选项〉；
var变量列表；
with变量列表；
partial变量列表；
weight变量；
freq变量；
By变量列表；
run
proccorr语句调用corr过程，且是唯一必须的语句。如果只使用proccorr这一条的语句,过程计算输入数据集中所有数值变量之间的相关系数。其余语句是供选择的。
proccorr语句的选项
0%切=数据集名产生含有Pearson相关系数的一个新数据集。
0%饴=数据集名产生含有Spearman等级相关系数的一个新数据集。
•。%饥=数据集名——产生含有Kendalltb相关系数的一个新数据集。
outh-数据集名产生含有HoeffdingD统计量的一个新数据集。
pearson求计算通常的pearson乘积矩相关系数，是缺省值。
hoeffding求计算并输出Hoeffding的D统计量。
kendall求计算并输出Kendalltb相关系数。
spearman求计算并输出Spearman等级相关系数。
vardef=dfIweightIwgtIwdf定计算方差时的除数：df（自由度n-1）,weight
或wgt（权重之和），n（观察数），wdf（权重之和一1）。缺省值为df。
cov计算协方差-方差矩阵。
sscp—求输出平方和与交叉积和。
csscp一求输出偏差平方和与交叉积和。
best=^^一对每个变量输出指定个数的绝对值最大的相关系数。
noprint止所有打印输出。
noprob止输出同这些相关有联系的显著性概率。
nosimple对原始数据执行标准方差分析。
rank——求按绝对值从高到低的次序对每个变量输出相关系数。
nocorr制Pearson相关的计算及输出。
nomiss带有某一变量缺失值的观测值从所有计算中除去。
nosimple不输出每个变量的简单描述性统计量。
var语句
该语句列出要计算相关系数的变量。例如varabc;则计算a和b,a和c,b和c三对变量之间的相关系数。
with语句
为了得到变量间的特殊组合的相关系数，该语句和var语句联合使用。用var语句列出的变量在输出相关阵的上方，而用with语句列出的变量竖在相关阵左边。例如varab;withxyz;则生