斯皮尔曼相关系数公式（斯皮尔曼）
本篇文章给大家谈谈斯皮尔曼，以及斯皮尔曼相关系数公式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
斯皮尔曼相关系数是什么？
斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），相关系数的一种。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导得出。
适用于只有两列变量，且属于等级变量性质的具有线性关系的数据资料。它的适用范围要宽于积差相关系数。
相关信息：
斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。
斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。
什么是斯皮尔曼相关系数
在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即斯皮尔曼相关系数。
它是衡量两个变量的依赖性的非参数 指标。经常用希腊字母ρ表示。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，相关系数ρ为
扩展资料
斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。
当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。
完全的单调递增关系意味着任意两对数据Xi，YiXj，Yj，有Xi−Xj和Yi−Yj总是同号。完全的单调递减关系意味着任意两对数据Xi，Yi和Xj，Yj，有Xi−Xj和Yi−Yj总是异号。
斯皮尔曼相关系数经常被称作"非参数"的。这里有两层含义：
1.首先，当X和Y的关系是由任意单调函数描述的，则它们是完全皮尔逊相关的。与此相应的，皮尔逊相关系数只能给出由线性方程描述的X和Y的相关性。
2.其次，斯皮尔曼不需要先验知识(也就是说，知道其参数)便可以准确获取XandY的采样概率分布。
参考资料来源：百度百科-spearman相关系数
斯皮尔曼的简介
斯皮尔曼（1863～1945）
Spearman，Charles Edward
查尔斯·爱德华·斯皮尔曼（Charles Edward Spearman）英国理论和实验心理学家，1863年9月10日生于伦敦，1945年9月7日卒于伦敦。他大器晚成，1906年在德国莱比锡获博士学位，时年48岁。回国后，1911年任伦敦大学心理学、逻辑学教授。1923至1926期间年任英国心理学会主席，1924年当选为英国皇家学会院士。
作为实验心理学的先驱，斯皮尔曼对心理统计的发展做了大量的研究，他对相关系数概念进行了延伸，导出了等级相关的计算方法。他还创立因素分析的方法，这是他学术上最伟大的成就。他还将之与智力研究相结合，从而于1904年提出智力结构的“二因素说”，即‘G’因素（一般因素）和‘S’因素（特殊因素）。可以毫不夸张地说，斯皮尔曼的名字几乎成了‘G’因素或‘S因素’的代名词。他反对联想理论，著有《智力的性质和认知的原理》、《人的能力》、《创造的心》等。
斯皮尔曼相关性分析是什么?
斯皮尔曼相关性分析是根据原始数据的排序位置进行求解。斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。秩，可以理解成就是一种顺序或者排序。
在统计学中，以查尔斯爱德华斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。
定义解释
斯皮尔曼相关系数表明X和Y的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。
当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。完全的单调递增关系意味着任意两对数据Xi，Yi和Xj，Yj，有XiXj和YiYj总是同号。
斯皮尔曼相关系数经常被称作非参数的。这里有两层含义。首先，当X和Y的关系是由任意单调函数描述的，则它们是完全皮尔逊相关的。
斯皮尔曼相关系数是什么意思？
是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。
度量一对观测数据的统计依赖性还有其他的几种度量指标:在相关性和依赖性中有谈及。其中最常用的是皮尔逊积矩相关系数。
斯皮尔曼相关也可称为"级别相关";也就是说，被观测数据的"等级"被替换成"级别"。在连续的分布中，被观测数据的级别，通常总是小于等级的一半。
然而，在这个案例中，级别和等级相关系数是一致的。更一般的，被观测数据的"级别"与估计的总体样本的比值小于给定的值，即被观测值的一半。也就是说，它是相应的等级系数的一种可能的解决方案。虽然不常用，"级别相关"还是仍然有被使用。
关于斯皮尔曼和斯皮尔曼相关系数公式的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
