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1、6.2Kendall 相关检验,Spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）秩相关分析模仿了Pearson（皮尔逊）相关的思想，Kendall（肯德尔）于1938年提出了另一种与Spearman秩相关相似的检验方法，他从两个变量 是否协同一致的角度出发检验两变量之间是否存在相关性，其适用条件和Spearman秩相关检验相同.首先引入协同的概念,定义：假设n对观测值 ，如果乘积 对于 ，则称数对 与 满足协同性，或者说它们的变化方向一致. 反之，则称数对不协同，表示变化方向相反. 协同性测量了前后两个数对的秩大小变化为同向还是反向.,Kendall 检验统计量,全部的数据所有可能前后对数共有对，用 表示
2、同向数对的数目， 表示反向数对的数目，则Kendall相关系数统计量由二者的平均差定义如下： 其中，,1）若所有的数对协同一致，则表示两组数据正相关2）若所有的数对都相反，则表示两组数据负相关3）Kendall 为零时，表示数据中同向或反向的数对势力均衡，没有明显趋势，这与相关性的含义是一致的.,如果定义则Kendall 相关系数统计量又可定义为式中， 是 的核估计量，因而 为U统计量,定理：在零假设成立的条件下， 1） 2）关于原点O对称,大样本计算,当样本容量n较大时，对于打结的情况，Kendall给出了调整后的结果为其中， 是X观测值中第i组打结的个数， 为Y观测值中第j组打结的个数.,
3、当样本容量n较大时，相应的大样本近似公式为,其中易得，在没有打结的情况下， ，且大样本近似也一样,在实际问题中，不失一般性，假定 已从小到大排列，因此协同性问题就转化为 的秩的变化问题. 令 为 的秩，因而x,y的秩形成 ，若记令 ，则Kendall 统计量的值为,也就是说，对于每一个 ，求当前位置后比 大的数据的个数，将这些数相加所得就是 ，同理可计算 . Kendall 还经常用于分析列联表数据，度量两个有序变量的相关性，当列联表中的行列数目r和c较大时，使用 Kendall 更合适.,Kendall 检验结果,当 时拒绝零假设，当 时不能拒绝零假设. 临界值 满足 ，由对称性得，K小于0时，取绝对值查表即可.,例：现在想研究体重和肺活量的关系，调查了某地10名女初中生的体重和肺活量的数据如下所示，进行相关性检验. 学生体重和肺活量比较表,解：建立假设检验问题为,体重和肺活量没有相关关系 体重和肺活量有相关关系计算每个变量的秩如下表：,和 的求解方法如下：,由公式得在给定显著性水平 下 ，故拒绝零假设，认为体重和肺活量之间有相关关系,由公式得在给定显著性水平 下 ，故拒绝零假设，认为体重和肺活量之间有相关关系,
