秩相关
| 命令: | 统计 相关秩相关 |
|---|
当变量的分布不是正态分布时，可以使用秩相关来确定变量之间的关联程度。它不使用变量的确切值，而是按大小对数据排秩，并根据相应 X 值和 Y 值的秩次之差进行计算。
所需输入
- 变量 Y - 变量 X：选择两个感兴趣的变量。
- 筛选条件：（可选）如果只想在统计分析中包含所选个案亚组，请输入数据筛选条件。
- 相关系数：选择 Spearman rho 和 Kendall tau 中的一个或两个。 Kendall tau 的置信区间通过偏差校正加速（BCa）Bootstrap 估计（Efron, 1987; Efron & Tibshirani, 1993）。 要设置迭代次数和随机数种子等 Bootstrap 选项，请单击。
单击 确定 或按 Enter 键，即可在结果窗口中获得所需的统计量。
结果
秩相关
变量 Y | TESTO |
|---|---|
变量 X | FSH |
样本量 | 100 |
|---|---|
Spearman的秩相关系数（rho） | 0.114 |
显著性水平 | P=0.2575 |
rho的95%的置信区间 | -0.0840至0.304 |
Kendall 秩相关系数 | 0.0827 |
显著性水平 | P=0.2241 |
Tau的95%的置信区间a | -0.0605至0.213 |
a BCa Bootstrap 置信区间（2000迭代； 随机数种子： 0）。
  | 散点图 |
在本例中，Spearman 秩相关系数 rho 为 0.114，95% 置信区间为 -0.084～0.304。相应的 P值为 0.2575，因此可以认为两个变量之间没有显著关联。
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参考文献
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman & Hall.
- Armitage P, Berry G, Matthews JNS (2002) Statistical methods in medical research. 4th ed. Blackwell Science.
- Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.
- Efron B (1987) Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association 82:171-185.
- Efron B, Tibshirani RJ (1993) An introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC.