相关性分析是一种用于衡量两个或多个变量之间关系密切程度的方法。相关性分析通常用于探索变量之间的关系，以及预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。在数学建模中，这是常用的数据分析手段。   相关性分析的结果通常用相关系数来表示，相关系数的取值范围为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。 我们常用的相关系数包括： Pearson相关系数：用于衡量两个连续变量之

公式： ρ=1−6∑i=1nΔri2n3−n \rho=1-\dfrac{6\sum\limits_{i=1}^n\Delta{r_i}^2}{n^3-n} 其中 n n是每组数据的个数；Δri\Delta{r_i} 是对应的第 i i对数据在各自数组中的次序之差；因为次序rr的定义有不同可能，所以，得到的 ρ \rho可能有差异。 以下代码适用于Exc

介绍 Pearson 积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度。 用来衡量两个数据集的线性相关程度，仅当一个变量的变化与另一个变量的比例变化相关时，关系才是线性的。 Spearman等级相关系数则衡量分级定序变量之间的相关程度。斯皮尔曼相关系数不关心两个数据集是否线性相关，而是单调相关。它是基于每个变量的排名值，而不是原始数据，所以斯皮尔曼相关也叫等级相关或者秩相关（即rank）。

Excel Spearman相关系数 1 声明 本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 Spearman相关系数简介 Pearson当数据不是正态分布或当异常值的存在使两个随机变量之间的关联不确定时，可以用Spearman来代替皮尔逊相关系

contents 1. 引言 2. 什么是斯皮尔曼相关系数基本原理计算方法值的范围和解释应用场景 3. python应用案例案例：阅读习惯与写作技能评分的相关性分析数据构造Python代码 结果解释 1. 引言 让我用一个简单的方式来解释斯皮尔曼相关系数的计算方法。 想象你和你的朋友们在玩一个游戏，比如赛跑。在比赛结束后，每个人都根据跑得快慢得到一个排名，跑得最快的

Spearman’s rank correlation coefficient的简单理解 1. 背景 在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient， 或者Spearman’s ρ \rho ρ， 通常使用 ρ \rho ρ或者 r s r_s rs​来表示），是一个等级相关性的非参数度量（两个变量等级之间的统计相关性）。这个

目录 学习目的软件版本原始文档秩相关分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读五、规范表达1、规范图表2、规范文字 六、划重点： 学习目的 SPSS第十九讲：秩相关分析怎么做？ 软件版本 IBM SPSS Statistics 26。 原始文档 《小白爱上SPSS》课程 #统计原理 秩相关分析 前面我们学习过线性相关分析，已知线性相关分析针对的是符合正

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，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。下面来看一下它的计算公式：   计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X’, Y’），（X’, Y’）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数