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连续变量和分类变量相关性
能帮我看下这个spearman
相关性
分析的结果吗
答:
连续
型变量用Pearson
相关
,,
分类变量
Spearman相关 结果解释:第一个表看对应的相关系数-0.098,P值0.002,小于0.05,有统计学意义。说明存在弱的负相关。第二个图就是两个变量的均值与标准差。
同一组数据作为
连续变量和分类变量
的结果为什么不一样?
答:
连续型
变量与
离散型变量的区别方法如下:连续型变量是一直叠加上去的,增长量可以划分为固定的单位,即:1,2,3……例如:一个人的身高,他首先长到71,然后才能长到72,73……。非线性关系。
连续变量
的数据
与分类变量
之间并非线性关系,而是折线或抛物线等非线性关系。连续变量是能够连续取值的变量,...
...做
相关
分析应该按照
连续变量
还是
分类变量
处理呢?
答:
pearson积差
相关
即可,因为研究中通常将李克特量表数据视为等距
变量
,特别是5级以上评分时。量表题可以按照定量数据来处理,如果数据满足正态性时选择pearson相关系数,数据不满足正态性时用spearman相关系数,不过数据正态分布通常在理想状态下才会成立。所以现实研究中还是用Pearson相关系数比较多。SPSSAU(网页...
分类变量和连续变量
的区别
答:
数值变量:其变量值是定量的,表现为数值大小,可经测量取得数值,多有度量衡单位。如身高(cm)、体重(kg)、血压(mmHgkPa)、脉搏(次/min)和白细胞计数(×109/L)等。同一组数据作为
连续变量和分类变量
的结果为什么不一样?表一的r值是复
相关
系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释...
二
分类变量和连续性
变量是什么意思
答:
1,二
分类变量
分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2,变量按变量值是否连续可分为
连续变量与
离散变量两种。二分类变量:1,二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量,如有效与否,心梗,心血管不良事件,死亡等,一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。2,常见的二...
分类变量
资料能不能进行
相关
分析?
答:
1的编码来表示,因此这里求
相关
系数时。也可以采用类似的设置哑变量,只不过是有几个类别就设置几个哑变量,这也相当于将多
分类变量
变成了多个0、1编码的二分类变量,然后再直接使用相关分析,选择所有的哑
变量和连续性
因变量进行普通的pearson相关,就可以得出每个分类与因变量的相关系数了。
R相关性分析
和相关性
热图
答:
利用两变量的秩次大小来进行分析,属于非参数统计方法。适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的
连续变量
。也可以用于有序
分类变量
的之间的
相关性
测量。Kendall's Tau相关系数是一种非参数检验,适用于两个有序分类变量。此外衡量两个变量之间关系的方法还有:卡方检验、Fisher精确检验等。Pearson、Spearman...
相关性
分析有哪些方法?
答:
对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映
分类变量相关性
的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关...
Pearson,Kendall和Spearman三种
相关
分析方法的异同
答:
Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映
分类变量相关性
的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;计算积距pearson相关系数,
连续性变量
才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等...
Pearson,Kendall和Spearman三种
相关
分析方法的异同
答:
Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映
分类变量相关性
的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;计算积距pearson相关系数,
连续性变量
才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等...
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