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2016-06-15
我的实验测定了添加物质X和不添加X两种情况下不同时间(0,3,6,9,12,15d)6个参数A,B,C,D,E,F的变化量。
想做因素的相关性分析,请问如何分析数据(什么方法),能把X作为变量一起和A-F做pearson分析吗?

dayXABCDEF
00064.203.9119
303671.74.533.11010
6020.668.53.561.11.52.4
9013.570.81.653.22.32
12010.570.60.610.37.38.1
15024.871.52.138.4156.6
02063.8042030
3260.559.85.371.532.352.3
6232.861.73.856.114.324.3
9217.962.42.13818.923
12212.264.80.6202463.2
15220.967.32.343.242.145.7


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2016-7-29 16:48:15
相关性系数种类首先包括线性的和非线性的,而线性的包括类别型变量的相关系数,顺序型变量相关系数(等级相关系数),数据型相关系数(这个通常就是概率论中提到的相关系数)。非线性相关即曲线相关,通常采用的是Eta系数,你可以在有关社会学统计上看到这些相关系数。SPSS中有三种相关系数可以选择
Pearson:皮尔逊相关,计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析;
Kendall:肯德尔相关,计算等级变量间的秩相关;
Spearman:斯皮尔曼相关,计算斯皮尔曼秩相关。
注:Pearson可用来分析①分布不明,非等间距测度的连续变量
       Kendall可用来分析①分布不明,非等间距测度的连续变量,②完全等级的离散变量,③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
       Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知


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