楼主: xmvivian
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sas做correlation [推广有奖]

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zengpingsanxing 发表于2楼  查看完整内容

这很可能是你数据的问题,一般情况下,pearson相关所需要的条件要比spearman相关要严,比如双正态分布,如果数据不满足做pearson相关的条件你又强行使用的话就可能出问题。出现上面的反常结果很有可能就是你的数据不满足做pearson相关的条件,那么这时就用spearman秩相关,后者是一种非参数统计, 理论上讲,如果数据服从pearson相关的条件的话,那么两者的相关系数符号肯定一样和大小应该相差不大。也就是说即使数据满足pearson相 ...

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沙发
zengpingsanxing 发表于 2009-10-13 08:59:32 |只看作者 |坛友微信交流群
这很可能是你数据的问题,一般情况下,pearson相关所需要的条件要比spearman相关要严,比如双正态分布,如果数据不满足做pearson相关的条件你又强行使用的话就可能出问题。出现上面的反常结果很有可能就是你的数据不满足做pearson相关的条件,那么这时就用spearman秩相关,后者是一种非参数统计, 理论上讲,如果数据服从pearson相关的条件的话,那么两者的相关系数符号肯定一样和大小应该相差不大。也就是说即使数据满足pearson相关的条件,数据总可以做spearman相关,尽管效率可能要低一些,但这样却要保险一些。 你可以把数据也放上来看看。各自应用于什么样的条件你可以去查查。
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xmvivian 发表于 2009-10-13 15:20:51 |只看作者 |坛友微信交流群
谢谢楼上!我再看看我的数据。

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