了解数据分析中的 Spearman 相关性
Spearman 相关性,也称为 Spearman 等级相关系数,是一种统计度量,用于评估两个排名变量之间单调关系的方向和强度。 对于序数数据或违反皮尔逊相关性假设时,它非常方便。
介绍
在统计学和数据科学中,相关性是一个基本概念,用于衡量两个变量相互移动的程度。在本文中,我们将深入研究一种特定类型的相关性,称为斯皮尔曼等级相关性。
亮点
- 斯皮尔曼相关性评估两个排名变量之间的单调关系。
- Spearman 的等级相关性非常适合非正态分布或缺乏线性关系的数据。
- Spearman 和 Pearson 之间的选择取决于您的数据和研究问题。
- 相关系数的范围为 -1 到 +1,表示负相关和正相关。
- 相关性并不意味着因果关系。
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Spearman 相关的基础知识
Spearman 相关性,也称为 Spearman 等级相关系数,是两个变量之间统计依赖性的非参数度量。 它评估单调函数能够在多大程度上准确地描述两个变量之间的关系。 简单来说,它衡量两个排名变量之间关系的强度和方向。
当处理不满足 Pearson 相关性假设的数据时,Spearman 相关性非常有用,特别是非正态分布或缺乏线性关系的数据。 有关此内容的更多信息将在后续部分中讨论。 作为非参数检验,Spearman 相关性适用于违反 Pearson 相关性假设的序数或连续数据。
Spearman 相关性与 Pearson 相关性
皮尔逊相关性以卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson) 的名字命名,衡量两个连续变量之间的线性关系。 Spearman 等级相关计算两个变量之间单调关系的强度和方向,该关系可能不是线性的。
换句话说,皮尔逊相关最适合具有线性关系的正态分布数据。 相比之下,对于不满足这些假设的数据,斯皮尔曼相关性是更好的选择。 然而,这并不意味着 Pearson 相关性总是优于 Spearman 相关性。 因此,在决定使用 Pearson 相关性还是 Spearman 相关性时,必须考虑您拥有的数据类型以及您试图通过分析回答的具体问题。
3 种相关性
常用的相关系数有以下三种:
皮尔逊相关:这是衡量相关性的最常用方法。 它评估两个连续变量之间的线性关系。
斯皮尔曼相关:当数据为有序数据或违反 Pearson 相关性假设时使用。
肯德尔·陶:它用于小数据集并测量两个测量量之间的顺序关联。
此外,值得注意的是,相关系数的取值范围为 -1 到 +1。 例如,接近 +1 或 -1 的值表示强正或 负相关关系.
因果关系和回归分析背景下的斯皮尔曼相关性
重要的是要理解相关性并不一定表明因果关系。仅仅因为两个变量具有很强的斯皮尔曼等级相关性,并不意味着一个变量会导致另一个变量发生。需要记住的经典格言是 相关性并不意味着因果关系.
相关性,包括斯皮尔曼相关性,也是回归分析中的一个关键概念。 回归分析是一组统计技术,用于确定因变量与一个或多个自变量之间的联系。 在回归分析中,自变量和因变量之间的相关性强度可以显着影响模型准确预测结果的能力。 要更深入地了解这一点,请访问我们的博客文章 回归分析.
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结语
Spearman 等级相关提供了一种稳健的方法来测量两个变量之间单调关系的强度和方向。当处理序数数据或违反使用 Pearson 相关性的假设时,这特别有用。
虽然皮尔逊相关性可能更常用,但斯皮尔曼相关性在以下方面具有独特的优势和应用领域: 数据分析.
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常见问题解答(FAQ)
它用于测量两个排名变量之间单调关系的强度和方向,这对于序数数据特别有用。
选择取决于您的数据和研究问题。 Pearson 适合正态分布和线性数据,而 Spearman 更适合非线性或序数数据。
Spearman 等级相关适用于违反 Pearson 相关假设的序数或连续数据。
如果数据呈正态分布并且具有线性关系,皮尔逊可能更合适。 尽管如此,它并没有让情况普遍变得更好。
常用的三种相关系数是 Pearson、Spearman 和 Kendall Tau。
是的,它的范围可以是 -1 到 +1; 负值表示强负相关。
相关性衡量变量之间的关系,而因果关系则意味着一个变量是另一个变量变化的原因。
主要假设是被测试的变量是序数、区间或比率; 它不需要像皮尔逊相关性那样的正态分布。
它是根据数据的排名而不是实际的原始数据值计算的。
不,它最适合序数(排名)数据,而不是分类数据。