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2010-04-23 07:15:14| 人氣5,919| 回應3 | 上一篇 | 下一篇

以Spearman's rho取代Pearson's r

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當二變量連續分數相關分析違反線性或同方差性或常態性時 我們可以把連續分數的資料轉換為等級資料 並且把統計方法從Pearson's r轉換至Spearman's rho或是Kendall's tau

以上也呈現了有時候要使用無母數分析的情況

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#相關分析
台長： 解讀統計與研究譯者

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此分類下一篇:線性的存在與否?

我要回應
小高
請問經過對數轉換後成常態分布的資料形式，若要進行相關性分析，那麼這些取log後的資料是要使用Spearman 還是Pearson分析呢? 謝謝
2012-06-18 18:35:55
版主回應
因為轉換後的資料已經呈現常態分配 所以使用Pearson得到的檢定力(power)會高於Spearman

不知理解度幾分(1-5)?
2012-06-18 21:08:26
Betty
您好，我在分析相關強度中遇到了一些適用時機的問題，請問不知能否如此解釋:
Pearson's r 適用於常態連續變項；而spearman's r適用於非常態連續變項以及分組後之類別變項 ?
2014-11-11 22:55:46
版主回應
Spearman's rho用於等級之間的相關分析 如果研究者發現資料沒有常態分配 那麼可以把連續分數化為等級 然後進行等級相關分析

類別變項的相關分析建議使用Cramer's V
2014-11-12 17:58:51
Betty
又請問kendall's tau之適用時機為???
謝謝。
2014-11-11 22:58:14
版主回應
Kendall's tau與Spearman's rho差別僅僅在於處理或不處理結綁(同分值)的問題 許多統計學家會認為Kendall's tau比較準確 因為它處理了"結綁"的問題

希望能有所幫助
2014-11-12 18:02:54
否 是 (若未登入"個人新聞台帳號"則看不到回覆唷!)
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