第一节相关分析Spearman等级相关系数歌手编号12345678910甲评委评分9.79.69.18.49.29.09.48.88.38.5乙评委评分9.19.48.59.08.69.29.69.98.98.3例题Spearman等级相关系数Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系目的Spearman等级相关系数秩将样本值从小到大排序,排列的序号称为相应数据的的秩,对相同的数据取序号的平均值作为秩Spearman等级相关系数歌手编号12345678910甲评委评分9.79.69.18.49.29.09.48.88.38.5乙评委评分9.19.48.59.08.69.29.69.98.98.3甲评委评分等级12594637108乙评委评分等级53968421710例题Spearman等级相关系数iiiniiVUDnnDr,)1(61212niVUyxiiii,2,1),,(),(的秩为设计算公式Spearman等级相关系数性质若两变量正相关性较强,r趋近于1若两变量负相关性较强,r趋近于-1若两变量相关性较弱,r趋近于0若两变量完全正相关性,r=1,若两变量完全负相关性,r=-1相关系数Kendall目的用非参数方法来度量定序变量间的线性相关关系相关系数Kendall一致中),,,(21nXXX如果0))((ijijYYXX),(iiYX与),(jjYX一致称),,,(21nYYY相关系数Kendall计算为非一致对的数目为一致对数目，VUnnVU,)1(2)(例1评委评分数据:分析两位评委评分的相关程度相关分析实例定序变量的分析实例从表中可看出，两位评委评分的Kendall相关系数为0.200，这表明两位评委评分正相关。两位评委评分的相关性检验p值为0.421>0.05，接受原假设，即两位评委评分是不相关的。Spearman相关分析所得到的结果类似。结果分析例2worker:分析工作满足感与归属感的关系相关分析实例
