相关性分析——斯皮尔曼相关性分析

发布网友发布时间：2024-09-15 07:00

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热心网友时间：2024-11-23 14:45

斯皮尔曼相关性分析，作为由心理学家查尔斯·斯皮尔曼在1904年提出的一种统计手段，其核心在于非参数地评估变量间的相关性，特别针对非线性关系和非正态分布数据。斯皮尔曼相关系数通过计算变量的排名关联来度量它们的关系，公式为：[公式]，其中涉及样本排名差值和样本数量。

斯皮尔曼分析的应用场景广泛，例如在研究身高、体重与运动时间这类数据时，可通过它来探查变量间的潜在关系。使用Python的scipy库或R语言的cor函数（方法设为spearman）可以方便地进行此类分析。

值得注意的是，这种分析方法适合处理异常值，能够通过排名揭示变量间的关联，为研究和决策提供支持。总的来说，斯皮尔曼相关性分析是一种强大且实用的统计工具，对于理解并量化变量间的关系具有重要意义。

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