非参数统计讲义五相关性度量课件.ppt

非参数统计,一、Spearman相关二、Kendall 相关三、Cronbach系数四、定性数据相关，,非参数相关系数,Pearson相关,（1）用于度量线性关系，（2）用于连续数据,非参数相关（1）用于度量单调关系（不一定线性），相依关系度量（measures of association）（2）可用于定序数据，适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料，也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。,Spearman相关系数,SPEARMAN秩和相关(spearman rank correlation coefficient)Spearman等级相关分析秩相关的Spearman等级相关分析秩相关（rank correlation）又称等级相关,Charles Spearman秩相关系数,RXi秩RYi秩Di=Rxi-Ryi,第二个公式只有无节时成立。,公式只有无节时成立。,x-c(1,2,3,4,5,6); y-c(6,5,4,3,2,1)cor.test(x, y, method = spearman),data nc ;input x y ; datalines;1 6 2 5 3 4 4 3 5 2 6 1 proc corr data= nc spearman; var x;with y;run;,例: 某公司想要知道是否职工期望成为好的销售员而实际上就能有好的销售记录。为了调查这个问题，公司的副总裁仔细地查看和评价了公司10个职工的初始面试摘要、学科成绩、推荐信等材料，最后副总裁根据他们成功的潜能给出了单独的等级评分。二年后获得了实际的销售记录，得到了第二份等级评分，见表 中所示。统计问题为是否职工的销售潜能与开始二年的实际销售成绩一致。,data nc ;input x y ; datalines;2400 4360 7300 12956280 3350 10200 92608220 5385proc corr data= nc spearman; var x;with y;run;,Kendall相关系数,Nc乘积为正的个数。Nd乘积为负的个数。,X-c(86, 77, 68, 91, 70, 71, 85, 87, 63) Y-c(88, 76, 64, 96, 65, 80, 81, 72, 60)cor.test(X, Y, method = kendall),Kendall相关系数,Kendall Tau-b相关系数，有结修正公式非参数的相关系数,比较成对观测样本.,一、对X从小到大排序，二、对Y计算SIGN(G3-1.5)三、=SIGN(G3-1.5)四、求符号和sum五、组合数n(n-1)/2六、T=Sum/(n(n-1)/2),例：研究温度与产品采收率之间的关系，10次试验结果，计算spearman, Kendall相关系数,定性数据的相关,一、两个分类变量的相关二、两个顺序变量有相关三、分类变量与顺序变量的相关四、mobiphon,有序变量,分类变量,data xjtj;input x y;datalines; 127 13155 33127 38131 10153 57180 89144 42189 70172 78160 23170 68176 77179 58163 63173 89183 84184 72169 49153 47159 63; proc corr data=xjtj SPEARMAN KENDALL pearson; var F1 F2; run;,