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1、非参数统计,一、Spearman相关二、Kendall 相关三、Cronbach系数四、定性数据相关，,非参数相关系数,Pearson相关,（1）用于度量线性关系，（2）用于连续数据,非参数相关（1）用于度量单调关系（不一定线性），相依关系度量（measures of association）（2）可用于定序数据，适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料，也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。,Spearman相关系数,SPEARMAN秩和相关(spearman rank correlation coefficient)Spearman等级相关
2、分析秩相关的Spearman等级相关分析秩相关（rank correlation）又称等级相关,Charles Spearman秩相关系数,RXi秩RYi秩Di=Rxi-Ryi,第二个公式只有无节时成立。,公式只有无节时成立。,x-c(1,2,3,4,5,6); y-c(6,5,4,3,2,1)cor.test(x, y, method = spearman),data nc ;input x y ; datalines;1 6 2 5 3 4 4 3 5 2 6 1 proc corr data= nc spearman; var x;with y;run;,例: 某公司想要知道是否职工期望
3、成为好的销售员而实际上就能有好的销售记录。为了调查这个问题，公司的副总裁仔细地查看和评价了公司10个职工的初始面试摘要、学科成绩、推荐信等材料，最后副总裁根据他们成功的潜能给出了单独的等级评分。二年后获得了实际的销售记录，得到了第二份等级评分，见表 中所示。统计问题为是否职工的销售潜能与开始二年的实际销售成绩一致。,data nc ;input x y ; datalines;2400 4360 7300 12956280 3350 10200 92608220 5385proc corr data= nc spearman; var x;with y;run;,Kendall相关系数,Nc乘
4、积为正的个数。Nd乘积为负的个数。,X-c(86, 77, 68, 91, 70, 71, 85, 87, 63) Y-c(88, 76, 64, 96, 65, 80, 81, 72, 60)cor.test(X, Y, method = kendall),Kendall相关系数,Kendall Tau-b相关系数，有结修正公式非参数的相关系数,比较成对观测样本.,一、对X从小到大排序，二、对Y计算SIGN(G3-1.5)三、=SIGN(G3-1.5)四、求符号和sum五、组合数n(n-1)/2六、T=Sum/(n(n-1)/2),例：研究温度与产品采收率之间的关系，10次试验结果，计算sp
5、earman, Kendall相关系数,定性数据的相关,一、两个分类变量的相关二、两个顺序变量有相关三、分类变量与顺序变量的相关四、mobiphon,有序变量,分类变量,data xjtj;input x y;datalines; 127 13155 33127 38131 10153 57180 89144 42189 70172 78160 23170 68176 77179 58163 63173 89183 84184 72169 49153 47159 63; proc corr data=xjtj SPEARMAN KENDALL pearson; var F1 F2; run;,
