的假设显着性水平为但我

此外我们可以将其用于非常小的样本量。般来说排名系数的缺点是当数据转换为排名时会丢失信息。此外如果数据呈正态分布则其强度不如相关系数。如果或两变量在测量中是有序的我们应该使用等级系数。示例让我们进步检查下和之间的联系。我们已经在第张图中看到这些变量之间存在联系。当变量增长时另变量下降反之亦然。

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让我们看看如何找到这种联系的强度。值与呈 荷兰数据 负相关。首先我们来测试下这些数据的正态性。检验表明我们不能拒绝数据正态性们确实有些明显的异常值。因此皮尔逊系数在这里并不可靠。得到的相关系数如下表所示。从解释中我们可以得出结论所有可能的数据点对中之间存在负相关性。计算给出正相关对的百分比即由此得出我们的结论。

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示例我们为本示例生成数据以直观地显示系数的 马来西亚 WhatsApp 号码列表 更多差异。在这里我们看到排名系数的真正强度。首先我们比较和相关系数。对于下面的所有三张图斯皮尔曼系数均为变量和之间存在单调关系。正如您所看到的在第种情况下观察到的相关系数相等单调关系是线性的。在第二种情况下单调连接是三次函数因此皮尔逊系数下降到。