定序數據相關性的系數有哪些

Ⅰ 統計學三大相關性系數 舉例

相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。相關關系是一種非確定性的關系，相關系數是研究變數之間線性相關程度的量。由於研究對象的不同，相關系數有如下幾種定義方式。簡單相關系數：又叫相關系數或線性相關系數，一般用字母P表示，是用來度量變數間的線性關系的量。復相關系數：又叫多重相關系數。復相關是指因變數與多個自變數之間的相關關系。例如，某種商品的季節性需求量與其價格水平、職工收入水平等現象之間呈現復相關關系。典型相關系數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關系的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關系數來研究原各組變數間相關關系。依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關系的統計指標稱為相關系數（相關系數的平方稱為判定系數）；將反映兩變數間曲線相關關系的統計指標稱為非線性相關系數、非線性判定系數；將反映多元線性相關關系的統計指標稱為復相關系數、復判定系數等。

Ⅱ pearson相關系數和spearman相關系數的區別

兩者區別在於：spearman相關只能計算等級數據，但pearson相關卻既可以用來算等級相關，也可以算連續數據的相關，只不過一般默認用pearson相關計算連續數據的相關。

1、pearson相關通常是用來計算等距及等比數據或者說連續數據之間的相關的，這類數據的取值不限於整數，如前後兩次考試成績的相關就適合用pearson相關。

2、spearman相關專門用於計算等級數據之間的關系，這類數據的特點是數據有先後等級之分但連續兩個等級之間的具體分數差異卻未必都是相等的，比如第一名和第二名的分數差就未必等於第二名和第三名的分數差。

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相關系數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變數之間線性相關程度的量，一般用字母 r 表示。由於研究對象的不同，相關系數有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關系數。

相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。

相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。

參考資料：

網路-相關系數

Ⅲ 常用於測度列聯表中相關性的相關系數是什麼三大系數

常用於測度列聯表中相關性的三個相關系數是皮爾森相關性系數、斯皮爾曼相關性系數、肯德爾相關性系數。

1. person correlation coefficient（皮爾森相關性系數）

統計學之三大相關性系數（pearson、spearman、kendall）重點關注第一個等號後面的公式，最後面的是推導計算，暫時不用管它們。看到沒有，兩個變數（X, Y)的皮爾森相關性系數（ρX,Y)等於它們之間的協方差cov(X,Y)除以它們各自標准差的乘積（σX,σY)。

公式的分母是變數的標准差，這就意味著計算皮爾森相關性系數時，變數的標准差不能為0（分母不能為0），也就是說你的兩個變數中任何一個的值不能都是相同的。如果沒有變化，用皮爾森相關系數是沒辦法算出這個變數與另一個變數之間是不是有相關性的。

就好比我們想研究人跑步的速度與心臟跳動的相關性，如果你無論跑多快，心跳都不變（即心跳這個變數的標准差為0），或者你心跳忽快忽慢的，卻一直保持一個速度在跑（即跑步速度這個變數的標准差為0），那我們都無法通過皮爾森相關性系數的計算來判斷心跳與跑步速度到底相不相關。

2. spearman correlation coefficient（斯皮爾曼相關性系數）

斯皮爾曼相關性系數，通常也叫斯皮爾曼秩相關系數。「秩」，可以理解成就是一種順序或者排序，那麼它就是根據原始數據的排序位置進行求解，這種表徵形式就沒有了求皮爾森相關性系數時那些限制。統計學之三大相關性系數（pearson、spearman、kendall）計算過程就是：首先對兩個變數（X, Y）的數據進行排序，然後記下排序以後的位置（X』，Y』），（X』，Y』）的值就稱為秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是變數中數據的個數，最後帶入公式就可求解結果。

3. kendall correlation coefficient（肯德爾相關性系數）

肯德爾相關性系數，又稱肯德爾秩相關系數，它也是一種秩相關系數，不過它所計算的對象是分類變數。分類變數可以理解成有類別的變數，可以分為無序的，比如性別（男、女）、血型（A、B、O、AB）；有序的，比如肥胖等級（重度肥胖，中度肥胖、輕度肥胖、不肥胖）。通常需要求相關性系數的都是有序分類變數。

Ⅳ pearson相關系數和spearman相關系數的區別

通常情況下默認用pearson相關系數，數據分布呈現出不正態時用Spearman相關系數。

如使用spssau系統進行分析，可在相關分析下選擇pearson系數或Spearman系數，同時結合智能文字分析可快速對數據進行解讀。

Ⅳ SPSS中定類、定序、定距變數間各用什麼相關系數來算

一列為連續正態數據，另一列為多分類的數據，用一種叫多系列相關的方法，見王孝玲《教育統計學》手算。印象中SPSS不可以做這種分析，用Lisrel可以。用Excel編寫公式。

一列為等級數據，一列為連續數據。如果要求相關系數，請用斯皮爾曼等級相關。如果把等級數據當類別（如果種類不多的話），可以對連續數據進行單因素方差分析。

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其中，Cov(X,Y)為X與Y的協方差，Var[X]為X的方差，Var[Y]為Y的方差

復相關系數：又叫多重相關系數。復相關是指因變數與多個自變數之間的相關關系。例如，某種商品的季節性需求量與其價格水平、職工收入水平等現象之間呈現復相關關系。

典型相關系數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關系的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關系數來研究原各組變數間相關關系。

如果有若干個樣品，每個樣品有n個特徵，則相關系數可以表示兩個樣品間的相似程度。藉此，可以對樣品的親疏遠近進行距離聚類。例如9個小麥品種(分別用A1,A2,...,A9表示)的6個性狀資料見表2，作相關系數計算並檢驗。

由相關系數計算公式可計算出6個性狀間的相關系數，分析及檢驗結果見表3。由表3可以看出，冬季分櫱與每穗粒數之間呈現負相關(ρ = − 0.8982)，即麥冬季分櫱越多，那麼每穗的小麥粒數越少，其他性狀之間的關系不顯著。

Ⅵ 相關性系數由幾種

相關性系數種類首先包括線性的和非線性的，而線性的包括類別型變數的相關系數，順序型變數相關系數（等級相關系數），數據型相關系數（這個通常就是概率論中提到的相關系數）。非線性相關即曲線相關，通常採用的是Eta系數，你可以在有關社會學統計上看到這些相關系數。

Ⅶ 統計數據類型與對應的相關性分析方法

統計數據類型與對應的相關性分析方法
在統計學中，統計數據主要可分為四種類型，分別是定類數據，定序數據，定距數據，定比變數。
1.定類數據（Nominal）：名義級數據，數據的最低級，表示個體在屬性上的特徵或類別上的不同變數，僅僅是一種標志，沒有序次關系。例如， 」性別「，」男「編碼為1，」女「編碼為2。定類變數之間的相關系數，只能以變數值的次數來計算，常用λ系數法；2.定序數據（Ordinal）:數據的中間級，用數字表示個體在某個有序狀態中所處的位置，不能做四則運算。例如，「受教育程度」，文盲半文盲=1，小學=2，初中=3，高中=4，大學=5，碩士研究生=6，博士及其以上=7。定序變數的相關性測量常用Gamma系數法和Spearman系數法；3.定距數據（Interval）:具有間距特徵的變數，有單位，沒有絕對零點，可以做加減運算，不能做乘除運算。例如，溫度。定距變數的相關性測量常用Pearson系數法；4.定比變數（Ratio）:數據的最高級，既有測量單位，也有絕對零點，例如職工人數，身高。一般來說，數據的等級越高，應用范圍越廣泛，等級越低，應用范圍越受限。不同測度級別的數據，應用范圍不同。等級高的數據，可以兼有等級低的數據的功能，而等級低的數據，不能兼有等級高的數據的功能。

Ⅷ 相關分析的定序變數

討論兩個定序變數間的相關的程度與方向。又稱等級相關。例如，研究夫婦雙方文化程度的相關等。等級相關系數有R系數和γ系數。
R系數 計算方法與簡單直線相關系數相同。 式中
X,Y分別為x,y的測量值的等級。
英國統計學家 C.E.斯皮爾曼從R系數中推導出簡捷式，稱斯皮爾曼等級相關系數：
式中di=xi-yi,i=1,2,…,N（N為次數）。
等級相關系數 R具有與簡單直線相關相同的性質：取值范圍在〔-1,+1〕之間；R的絕對值愈大，變數間的等級相關程度愈大。
γ系數 適用於資料次數N 很大的情況。
式中Ns為同序對數目，Nd為異序對數目。
同序對表示兩個個案(xi,yi)和(xj,yj)相比時,具有xi>xj,則yi>yj的性質;反之,若xi>xj,但yi<yj，則稱作一個異序對。
γ系數的取值范圍在〔-1,+1〕之間。γ的絕對值愈大，變數間的等級相關程度愈大。

Ⅸ spss中定類變數對定序變數怎麼進行相關分

一般定類數據和定序數據間的相關用二列相關或者列聯相關，二列相關用於二分數據，列聯相關不限於二分數據。二列相關可以直接用積差相關的操作來完成，其實一般的各種相關作為積差相關的特列，其實公式和積差相關的是等價的，也就是無論是定序還是二分變數與連續變數的相關，都可以用積差相關的操作做，結果一樣的。

列聯相關的公式：

如果是定類數據之間，可以用phi系數、四格相關等

席皮爾曼相關系數為0.389**，代表這個相關系數是0.389，**代表該系數在0.01水平顯著（*是0.05水平，***是0.001水平），sig是具體的顯著性水平。

Ⅹ excel中還有類似於CORREL函數的其他關於「相關性」的函數么

在EXCEL中，CORREL函數和PERSON函數提供了計算兩個變數之間的相關系數的方法，這兩個函數是等價的。與相關系數有關的函數還有RSQ（相關系數的平方，即判定系數r2）和COVAR（協方差函數）。

另外，還有相關系數宏、回歸分析宏可以分析相關關系。