英語pearson longman教材是什么意思

皮爾森朗文

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Pearson，Kendall和Spearman三種相關(guān)分析方法的異同

在SPSS軟件相關(guān)分析中,pearson(皮爾遜), kendall（肯德爾）和spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）三種相關(guān)分析方法有什么異同

兩個連續(xù)變量間呈線性相關(guān)時，使用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，不滿足積差相關(guān)分析的適用條件時，使用Spearman秩相關(guān)系數(shù)來描述.

Spearman相關(guān)系數(shù)又稱秩相關(guān)系數(shù)，是利用兩變量的秩次大小作線性相關(guān)分析，對原始變量的分布不作要求，屬于非參數(shù)統(tǒng)計方法，適用范圍要廣些。對于服從Pearson相關(guān)系數(shù)的數(shù)據(jù)亦可計算Spearman相關(guān)系數(shù)，但統(tǒng)計效能要低一些。Pearson相關(guān)系數(shù)的計算公式可以完全套用Spearman相關(guān)系數(shù)計算公式，但公式中的x和y用相應(yīng)的秩次代替即可。

Kendall's tau-b等級相關(guān)系數(shù)：用于反映分類變量相關(guān)性的指標(biāo)，適用于兩個分類變量均為有序分類的情況。對相關(guān)的有序變量進(jìn)行非參數(shù)相關(guān)檢驗；取值范圍在-1-1之間，此檢驗適合于正方形表格；

計算積距pearson相關(guān)系數(shù)，連續(xù)性變量才可采用;計算Spearman秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù); 計算Kendall秩相關(guān)系數(shù)，適合于定序變量或不滿足正態(tài)分布假設(shè)的等間隔數(shù)據(jù)。

計算相關(guān)系數(shù)：當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布未知，或原始數(shù)據(jù)用等級表示時，宜用 spearman或kendall相關(guān)

Pearson 相關(guān)復(fù)選項 積差相關(guān)計算連續(xù)變量或是等間距測度的變量間的相關(guān)分析

Kendall 復(fù)選項 等級相關(guān) 計算分類變量間的秩相關(guān)，適用于合并等級資料

Spearman 復(fù)選項 等級相關(guān)計算斯皮爾曼相關(guān)，適用于連續(xù)等級資料

注：

1若非等間距測度的連續(xù)變量 因為分布不明-可用等級相關(guān)/也可用Pearson 相關(guān)，對于完全等級離散變量必用等級相關(guān)

2當(dāng)資料不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布型未知或原始數(shù)據(jù)是用等級表示時,宜用 Spearman 或 Kendall相關(guān)。

3 若不恰當(dāng)用了Kendall 等級相關(guān)分析則可能得出相關(guān)系數(shù)偏小的結(jié)論。則若不恰當(dāng)使用，可能得相關(guān)系數(shù)偏小或偏大結(jié)論而考察不到不同變量間存在的密切關(guān)系。對一般情況默認(rèn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的，故用Pearson分析方法。

在SPSS里進(jìn)入Correlate－》Bivariate，在變量下面Correlation Coefficients復(fù)選框組里有3個選項：

Pearson

Kendall's tau-b

Spearman：Spearman

spearman（斯伯曼/斯皮爾曼）相關(guān)系數(shù)

斯皮爾曼等級相關(guān)是根據(jù)等級資料研究兩個變量間相關(guān)關(guān)系的方法。它是依據(jù)兩列成對等級的各對等級數(shù)之差來進(jìn)行計算的，所以又稱為“等級差數(shù)法”

斯皮爾曼等級相關(guān)對數(shù)據(jù)條件的要求沒有積差相關(guān)系數(shù)嚴(yán)格，只要兩個變量的觀測值是成對的等級評定資料，或者是由連續(xù)變量觀測資料轉(zhuǎn)化得到的等級資料，不論兩個變量的總體分布形態(tài)、樣本容量的大小如何，都可以用斯皮爾曼等級相關(guān)來進(jìn)行研究。

Kendall's相關(guān)系數(shù)

肯德爾(Kendall)W系數(shù)又稱和諧系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。適用這種方法的數(shù)據(jù)資料一般是采用等級評定的方法收集的，即讓K個評委（被試）評定N件事物，或1個評委（被試）先后K次評定N件事物。等級評定法每個評價者對N件事物排出一個等級順序，最小的等級序數(shù)為1 ，最大的為N，若并列等級時，則平分共同應(yīng)該占據(jù)的等級，如，平時所說的兩個并列第一名，他們應(yīng)該占據(jù)1，2名，所以它們的等級應(yīng)是1.5,又如一個第一名，兩個并列第二名，三個并列第三名，則它們對應(yīng)的等級應(yīng)該是1,2.5,2.5,5,5,5,這里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。

肯德爾(Kendall)U系數(shù)又稱一致性系數(shù)，是表示多列等級變量相關(guān)程度的一種方法。該方法同樣適用于讓K個評委（被試）評定N件事物，或1個評委（被試）先后K次評定N件事物所得的數(shù)據(jù)資料，只不過評定時采用對偶評定的方法，即每一次評定都要將N個事物兩兩比較，評定結(jié)果如下表所示，表格中空白位（陰影部分可以不管）填入的數(shù)據(jù)為：若i比j好記1，若i比j差記0，兩者相同則記0.5。一共將得到K張這樣的表格，將這K張表格重疊起來，對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)累加起來作為最后進(jìn)行計算的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記為γij。

正態(tài)分布的相關(guān)檢驗

對來自正態(tài)總體的兩個樣本進(jìn)行均值比較常使用T檢驗的方法。T檢驗要求兩個被比較的樣本來自正態(tài)總體。兩個樣本方差相等與不等時用的計算T值的公式不同。

進(jìn)行方差齊次性檢驗使用F檢驗。對應(yīng)的零假設(shè)是：兩組樣本方差相等。P值小于0.05說明在該水平上否定原假設(shè)，方差不齊；否則兩組方差無顯著性差異。

U檢驗時用服從正態(tài)分布的檢驗量去檢驗總體均值差異情況的方法。在這種情況下總體方差通常是已知的。

雖然T檢驗法與U檢驗法所解決的問題大體相同，但在小樣本（樣本數(shù)n）=30作為大樣本）且均方差未知的情況下就不能用U檢驗法了。

均值檢驗時不同的數(shù)據(jù)使用不同的統(tǒng)計量

使用MEANS過程求若干組的描述統(tǒng)計量，目的在于比較。因此必須分組求均值。這是與Descriptives過程不同之處。

檢驗單個變量的均值是否與給定的常數(shù)之間存在差異，用One-Sample T Test 單樣本T檢驗過程。

檢驗兩個不相關(guān)的樣本是否來自來具有相同均值的總體，用Independent-Samples T test 獨(dú)立樣本t檢驗過程。

如果分組樣本不獨(dú)立，用Paired Sample T test 配對t檢驗。

如果分組不止兩個，應(yīng)使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于檢驗幾個獨(dú)立的組，是否來自均值相等的總體）過程進(jìn)行單變量方差分析。

如果試圖比較的變量明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)該考慮使用一種非參數(shù)檢驗過程N(yùn)onparametric test.

如果用戶相比較的變量是分類變量，應(yīng)該使用Crosstabs功能。

當(dāng)樣本值不能為負(fù)值時用右側(cè)單邊檢驗。