关于：Spearman相关系数の话题(技术问答) - 万象大数据平台 - 万象素材

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pearson相关系数和spearman相关系数的区别

张3 发布于 2025-08-09
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Spearman相关系数是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的等级相关性。以下是关于Spearman相关系数的详细解答：计算基础：Spearman相关系数通过将数据转换为等级来计算，而非直接使用原始数值。例如，数值30、50和10可以分别对应等级2、3和1，然后在计算时使用这些等级。适用场景：Spearman相关系数更偏重于评估...

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斯皮尔曼相关系数是什么?

张3 发布于 2025-08-09
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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。...

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spearman相关系数等于零什么意思?

张3 发布于 2025-08-09
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Spearman相关系数是：总的来说，Spearman相关系数的计算方法和Pearson相关系数是一样的，只是计算用特征的等级取代特征的真实值。例如，给定三个值：30，50，10，它们的等级就分别是2，3，1，则计算时用2，3，1这几个等级代替30，50，10这些本身的值。适用范围和特点：对于服从Pearson相关系数的数据亦可...

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Pearson,Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同

张3 发布于 2025-08-09
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Spearman相关系数是一种非参数统计方法，利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布没有特殊要求。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y需要用相应的秩次代替。Kendall's tau-b等级相关系数则适用于两个分类变量均为有序分类的情况，可以用于非参数相关...

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请教spearman等级相关分析的一个问题

张3 发布于 2025-08-09
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Pearson相关系数适用于评估连续变量的线性相关性，而Spearman相关系数适用于评估两个变量之间的单调关系。以下是两者的具体对比：1. 适用场景： Pearson相关系数：主要适用于评估连续变量之间的线性关系。当数据满足正态分布且线性关系明确时，Pearson相关系数是首选。 Spearman相关系数：非参数性更强，适用于评估...

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Spearman秩相关系数及SPSS操作

张3 发布于 2025-08-09
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Spearman秩相关系数是用于评估两列有序或连续型数据之间关联强度的非参数统计指标。以下是关于Spearman秩相关系数的详细解答：定义与用途：Spearman秩相关系数以查尔斯·斯皮尔曼命名，用于衡量两列数据之间的关联程度。它特别适用于有序数据或当数据不满足正态分布假设时的情况。计算原理：计算过程与Pearson相关...

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spearman相关系数和Pearson相关系数有什么区别?

张3 发布于 2025-08-09
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相关性强度划分：在实践中，通常根据ρ的绝对值来划分相关性的强度。0.70.9为极强相关，0.50.7为强相关，0.30.5为中度相关，0.10.3为弱相关，低于0.1则可能表示极弱相关或无相关。应用场景：斯皮尔曼相关系数适用于评估离散或连续数据的有序性关系，特别是在数据不满足正态分布或线性关系假设...

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pearson与spearman相关系数的比较

张3 发布于 2025-08-09
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在SPSS中，进行Spearman相关系数分析的步骤如下：首先打开SPSS软件，加载包含血红蛋白含量和贫血体征数据的Excel文件或数据库。接着，在“分析”菜单中选择“描述统计”，然后点击“相关性”。在弹出的窗口中，选择血红蛋白含量和贫血体征作为变量，并确保选择“Spearman”作为相关系数类型。最后，点击“确定”...

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spearman相关系数的简介

张3 发布于 2025-08-09
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1. 相关分析用于研究定量变量之间的相关性，比如身高和体重的关系。2. 进行相关分析时，数据应正确整理，每个分析项占据一列。3. Pearson相关系数（r）用于描述两个定量变量之间的线性关系，要求数据呈线性正态分布且无异常值。4. 如果数据不满足线性正态分布或存在异常值，可以考虑使用Spearman相关系数。...

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