概述  斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具" />
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斯皮尔曼等级相关


斯皮尔曼等级相关

概述

  斯皮尔曼等级相关(Spearman’s correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量,而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推到而来,一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。

公式

  

n为等级个数
  d为二列成对变量的等级差数应用

例子

  现在有5个人的视觉、听觉反应时(单位:毫秒),数据如下表。请问视觉、听觉反应时是否具有一致性?
  
被试听觉反应时视觉反应时XYdd²XY
117018034-1112
215016511001
3210190550025
418016842248
516017223-116
∑8708751515252
解:此题被试5人,不知是否为正态分布,所以用斯皮尔曼等级相关解题。
  将n=5,∑d²=2,∑XY=52带入公式
  得:ρ=0.9
  答:这5人的视听反应时等级相关系数为0.9,属于高度相关。

优点

  适用范围广泛,斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。

缺点

  一组能用积差相关计算的数据,如果改用等级相关,精确度会低于积差相关。凡符合积差相关条件的,最好不要用等级相关计算。

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