表格间的相关性和spearman-brown系数
时间: 2023-09-16 09:02:45 浏览: 57
表格间的相关性是指两个或多个表格之间存在的关联关系或相关程度。在数据分析或统计学中,相关性是用来度量两个变量之间的关联程度的一种方法。常用的相关性方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
斯皮尔曼相关系数(Spearman's rank correlation coefficient)是一种用于度量两个变量在一个给定数据集中的单调关系的方法。和皮尔逊相关系数不同,斯皮尔曼相关系数的计算不依赖于变量本身的数值,而是计算两个变量的排序在数据集中的关系。
斯皮尔曼-布朗系数(Spearman-Brown coefficient)是一个用于评估测试测量信度的指标。它是基于斯皮尔曼相关系数的一种修正方法,用于估计当要测量的变量数量增加时,测试的内部信度如何改变。
斯皮尔曼-布朗系数可以用来评估测量工具(例如问卷调查)的可靠性。当我们需要确定测量工具内部各项指标之间的关联程度时,斯皮尔曼-布朗系数可以提供一个可靠的估计。
总之,表格间的相关性指的是两个或多个表格之间的关联程度,而斯皮尔曼-布朗系数是一种常用的评估测试测量信度的指标,可以用来估计测量工具的可靠性。
相关问题
得到对象spearman为变量survived和fare的斯皮尔曼相关性系数
斯皮尔曼相关性系数是用于衡量两个变量之间的非线性关系的统计指标。变量"spearman"是用来表示变量"survived"和"fare"之间的关系。
斯皮尔曼相关性系数的取值范围在-1到1之间,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。
如果得到的斯皮尔曼相关性系数为0,说明"survived"和"fare"变量之间没有明显的线性或非线性关系。
如果得到的斯皮尔曼相关性系数接近1,表示"survived"和"fare"之间存在强正相关,即随着"fare"的增加,"survived"的值也会增加。
如果得到的斯皮尔曼相关性系数接近-1,表示"survived"和"fare"之间存在强负相关,即随着"fare"的增加,"survived"的值会减少。
需要注意的是,斯皮尔曼相关性系数只能衡量两个变量之间的单调关系,无法判断其具体的函数形式。
总而言之,得到变量"spearman"为变量"survived"和"fare"的斯皮尔曼相关性系数后,可以判断两个变量之间的相关性强度和方向。
pearson和spearman相关系数
Pearson相关系数和Spearman相关系数都是用来衡量两个变量之间的相关性的统计量。Pearson相关系数是用来衡量两个连续变量之间的线性相关性,其取值范围在-1到1之间,值越接近1或-1表示两个变量之间的线性相关性越强,值越接近表示两个变量之间的线性相关性越弱或者没有线性相关性。Spearman相关系数则是用来衡量两个变量之间的单调相关性,其取值范围也在-1到1之间,值越接近1或-1表示两个变量之间的单调相关性越强,值越接近表示两个变量之间的单调相关性越弱或者没有单调相关性。与Pearson相关系数不同的是,Spearman相关系数可以用于衡量非线性关系。