如何比较Pearson相关系数和Spearman相关系数？
pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：
spearman
设自变量 X 和 Y 的 2 个随机样本为 ( x1 ,y1 ),⋯,( xn ,yn )，将 x1 ,⋯,xn和 y1 ,⋯,yn按升序方式进行排列，则X和Y的spearman秩相关系数为：
可以使用SPSSAU进行相关分析：
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第1个回答 2023-08-30
Pearson相关系数和Spearman相关系数是常用的统计指标，用于衡量两个变量之间的相关性。它们的主要区别在于：
变量类型：
Pearson相关系数适用于连续变量之间的相关性分析，可以测量线性关系的强度和方向。
Spearman相关系数适用于有序变量或非线性变量之间的相关性分析，可以测量变量的等级顺序相关性。
数据要求：
Pearson相关系数要求变量满足正态分布和线性关系的假设。
Spearman相关系数不要求变量满足正态分布和线性关系的假设，它使用的是变量的秩次来计算相关性。
异常值的影响：
Pearson相关系数对异常值比较敏感，异常值可能会对相关系数造成较大的影响。
Spearman相关系数对异常值不敏感，它使用的是秩次而不是原始数值，可以减少异常值对相关系数的影响。
综上所述，如果变量满足正态分布和线性关系的假设，且要研究变量之间的线性关系，可以选择使用Pearson相关系数；如果变量不满足正态分布或线性关系的假设，或者要研究变量之间的等级顺序相关性，可以选择使用Spearman相关系数。
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