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    如何选择相关系数(Pearson、Spearman、Kendall

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-05-06
    【导读】:
    相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,包括是否有关系.以及关系紧密程度等.工具/原料more原始数据Spssau方法/步骤1/6分步阅读

    pearson相关系数用于分析定量数据,当数据满足正态性时可用Pearson相关系数查看变量间关系情况。

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    当数据为定量数据,且不服从正态性则使用Spearman相关系数

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    Kendall相关系数通常用于评分数据一致性水平研究,比如评委打分,数据排名等。

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    但无论是Pearson或者Spearman相关系数,其实际依旧是研究相关关系,结论上并不会有太大区别。

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    【操作方法】

    选择【通用方法】-【相关】,拖拽分析项到分析框里,选择合适的相关系数,点击“开始相关分析”即可

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    【分析结果】

    注意事项

    如果多个量表题表示一个维度,可使用“生成变量”的平均值功能。将多个量表题合并成一个整体维度。

    本文关键词:

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