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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
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2020-10-29
本人试验中的变量为不同部位叶片的干物质(g),不同部位叶片的干物质转运速率(mg),而干物质和转运速率之间的数量级可能有相差10-100倍,数据是植物干物质积累量,应该属于连续性数据吧,而SPSS 19.0中简单相关性分析有pearson、Kendall和Spearman三种方法分析,本人需要对数据进行相关分析,主要有以下疑问:


1 针对该数据,应该选用哪个分析方法?(pearson、Kendall和Spearman)

2 由于变量间是不同的单位,数量级也有不同程度的差别,需要在分析之前进行数据的标准化吗?如何进行?

跪求SPSS大侠赐教!!!

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2020-11-1 13:11:43
感觉只要一涉及到统计分析方面的解析,得到的答案就非常非常少,只能说明专业人士要么不上网要么相关人士还是在少数,还是要靠自己去琢磨,感觉统计分析对科研来说是个很重要的方向
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2020-11-1 14:26:50
1.如果是連續性的定量變量,直接計算Pearson相關即可。
2.以原始數值求相關即可,不需要標準化。
3.在論壇上,我會回答問題,但是,回答後,原提問者連感謝都不說一聲,久了,我也不想回答了。
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2020-11-9 10:17:04
spss19 发表于 2020-11-1 14:26
1.如果是連續性的定量變量,直接計算Pearson相關即可。
2.以原始數值求相關即可,不需要標準化。
3.在論壇 ...
收到,感谢!
一般有事情的话,我会过几天才看一次论坛,有时候不一定能等到答案
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2020-11-16 22:50:52
Whatever526 发表于 2020-11-9 10:17
收到,感谢!
一般有事情的话,我会过几天才看一次论坛,有时候不一定能等到答案
正常来讲,连续变量应直接进行皮尔森相关。这是基于变量为正态分布的假设。

某些领域的变量经常不是正态分布的,可能无法直接进行皮尔森相关,结果会比较离谱。

可以参考回归分析中的处理,部分领域(例如经济领域),经常会对一些特殊分布进行转换,例如对数转换等,再进行回归。或许你也可以考虑一下。
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