要知道什麼是斯皮爾曼等級相關(
spearman rank correlation
)，先了解什麼
是斯皮爾曼等級相關。
斯皮爾曼等級相關是根據等級資料研究兩個變數間相關關係的方法。
它是依據兩
列成對等級的各對等級數之差來進行計算的，所以又稱為
等級差數法
。斯皮爾
曼等級相關對資料條件的要求沒有積差相關係數嚴格，
只要兩個變數的觀測值是
成對的等級評定資料，
或者是由連續變數觀測資料轉化得到的等級資料，
不論兩個變數的總體分布形態、
樣本容量的大小如何，
都可以用斯皮爾曼等級相關來進
行研究。
下面就來談談斯皮爾曼等級相關係數
斯皮爾曼等級相關係數是反映兩組變數之間聯絡的密切程度，
它和相關係數r一
樣，取值在-1到
+1之間，所不同的是它是建立在等級的基礎上計算的。
等級相關係數亦稱為
秩相關係數
，是反映等級相關程度的統計分析指標。常用
的等級相關分析方法有
spearman
等級相關和
kendall
等級相關等。
、把數量標誌和品質標誌的具體表現按等級次序編號。
、按順序求出兩個標誌的每對等級編號的差。
rs=1-
[6*∑di^2/(n*n^2
-1)]
其中等級相關係數記為
rsdi
為兩變數每一對樣本的等級之差，
n為樣本容量。
等級相關係數與相關係數一樣，取值-1到
+1之間，
rs為正表示正相關，
rs為負表示負相關，
rs等於零為零相關，區別是它是建立在等級的基礎上計算的，
較適用於反映序列變數的相關。
等級相關係數和通常的相關係數一樣，
它與樣本
的容量有關，
尤其是在樣本容量比較小的情況下，
其變異程度較大，
等級相關係
數的顯著性檢驗與普通的相關係數的顯著性檢驗相同。
斯皮爾曼相關係數範圍 資料的相關係數
兩個變數之間的皮爾遜相關係數定義為兩個變數之間的協方差和標準差的商 從式子 1 能看到，pearson 係數的取值範圍在 1 1之間，其中1是總正線性相關性，0是非線性相關性，並且 1是總負線性相關性。pearson相關係數的乙個關鍵數學特性是它在兩個變數的位置和尺度的單獨變化下是不變的。也就是說，...
相似度度量2 皮爾森相關係數和斯皮爾曼相關性
1 皮爾森相關係數等於兩個變數的協方差除於兩個變數的標準差。基於皮爾森相關係數的相似度有兩個缺點 1 沒有考慮 take into account 使用者間重疊的評分項數量對相似度的影響 2 如果兩個使用者之間只有乙個共同的評分項，相似度也不能被計算 2 斯皮爾曼相關性 可以理解為是排列後 rank...
相關性分析 皮爾森 斯皮爾曼肯德爾相關性係數
def person func x,y 1.person correlation coefficient 皮爾森相關性係數 皮爾遜相關係數通常用r或 表示，度量兩變數x和y之間相互關係 線性相關 1 公式 皮爾森相關性係數的值等於它們之間的協方差cov x,y 除以它們各自標準差的乘積 x,y 2 ...