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2016-05-14
我用因子分析提取出了5个成分,还有一些变量是变量值只能取整数的离散型变量。现在需要将这5个成分与离散型变量做相关性分析,观察它们之间是正相关还是负相关,相关性是否明显,请问我应该选择哪一种相关系数?pearson系数只适合连续型变量吧?那spearman系数可以吗?
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2016-5-14 19:44:30
对于离散型相关数据,通常相关检验的方法为:
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d
3. Kendell's tau-b
4. Kendell等级相关检验
5. Spearman等级相关系数
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2016-5-14 20:25:39
1570940450 发表于 2016-5-14 19:44
对于离散型相关数据,通常相关检验的方法为:
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d
太感谢了!
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2016-5-14 21:06:30
1570940450 发表于 2016-5-14 19:44
对于离散型相关数据,通常相关检验的方法为:
1.Goodman& Kruskal's gamma
2. Somer's d
您好!我选用了Spearman相关系数,分析出来有好几个变量的sig值是大于于0.05的,这是不是说明这些变量与因子之间没有相关性?
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2016-5-17 17:32:38
ShinyRabbit 发表于 2016-5-14 21:06
您好!我选用了Spearman相关系数,分析出来有好几个变量的sig值是大于于0.05的,这是不是说明这些变量与因 ...
这个比较简单,这些数据显示的是斯皮尓曼等级相关的相关系数,数字后面没有星的说明相关的置信度小于95%,不具有统计学意义,后面有一个星说明在0.05水平上显著,也就是做出判断犯弃真型错误的概率小于5%。有两颗星就是说犯这类错误的概率小于千分之一。这两种情况下我们说相关是显著的,有的也把0.01水平算上了,也很常用。相关系数为正就是说两因素成正相关,为负数就是成负相关,系数的大小说明相关的程度
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2016-5-17 18:17:42
1570940450 发表于 2016-5-17 17:32
这个比较简单,这些数据显示的是斯皮尓曼等级相关的相关系数,数字后面没有星的说明相关的置信度小于95% ...
那些没有星号的,就说明变量之间无关吗?还是说,只是在样本里不显著,因为样本量不够大。当样本量足够大的时候,有可能显著吗?
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