Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)的學(xué)習(xí)課件

Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)的學(xué)習(xí)課件第1頁(yè)/共21頁(yè)廣告投入和銷售之間的關(guān)系:第2頁(yè)/共21頁(yè)這兩個(gè)變量是否有關(guān)系？

顯然，它們有關(guān)系；這從散點(diǎn)圖就很容易看出。

基本上銷售額是隨著廣告投入的遞增而遞增。如果有關(guān)系，它們的關(guān)系是否顯著？

這也可以從散點(diǎn)圖得到。當(dāng)廣告投入在6萬(wàn)元以下，銷售額

增長(zhǎng)很快；但大于這個(gè)投入時(shí)，銷售額增長(zhǎng)就不明顯了。

因此，這兩個(gè)變量的關(guān)系是由強(qiáng)變?nèi)?。這些關(guān)系是什么關(guān)系，是否可以用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述？

本例看上去是可以擬合一個(gè)回歸模型，但絕不是線性的(用一條直線可以描述的)。具體細(xì)節(jié)需要進(jìn)一步的分析這兩個(gè)變量是否有關(guān)系？第3頁(yè)/共21頁(yè)參數(shù)統(tǒng)計(jì)的關(guān)聯(lián)性分析參數(shù)統(tǒng)計(jì)中衡量?jī)蓚€(gè)定量變量之間線性相關(guān)程度的常用指標(biāo)是皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)，也稱積距相關(guān)系數(shù)或動(dòng)差相關(guān)系數(shù)(離差相乘)。相關(guān)系數(shù)的定義公式是：第4頁(yè)/共21頁(yè)這又是什么關(guān)系？這個(gè)關(guān)系是否帶有普遍性？

也就是說(shuō)，僅僅這一個(gè)樣本有這樣的關(guān)系，還是對(duì)于其他企業(yè)也有類似的規(guī)律。這里的數(shù)據(jù)還不足以回答這個(gè)問題?？赡苄枰紤]更多的變量和收集更多的數(shù)據(jù)。

一般來(lái)說(shuō)，人們希望能夠從一些特殊的樣本，得到普遍的結(jié)論，以利于預(yù)測(cè)。這個(gè)關(guān)系是不是因果關(guān)系？

在本問題中，看來(lái)似乎有因果關(guān)系。這類似于一種試驗(yàn)；而試驗(yàn)時(shí)是容易找到因果關(guān)系的。但是，一般來(lái)說(shuō)，變量之間有關(guān)系但絕不意味著存在因果關(guān)系。這里充滿了危險(xiǎn)和未知！第5頁(yè)/共21頁(yè)1.提出假設(shè)：H0：；H1：02.計(jì)算檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量：3.確定顯著性水平，并作出決策。

相關(guān)系數(shù)非常高的樣本也有可能來(lái)自無(wú)相關(guān)關(guān)系的總體。為了排除這種情況，需要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。注：

這一檢驗(yàn)是在零假設(shè)成立且兩個(gè)變量服從正態(tài)分布的情況下得出的。參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的步驟是：第6頁(yè)/共21頁(yè)皮爾遜相關(guān)系數(shù)的局限性Pearson相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)是建立在數(shù)據(jù)變量為定量且服從正態(tài)分布的前提下。若這一前提不成立，則結(jié)果不可信或是錯(cuò)誤的。此時(shí)需要非參數(shù)方法。Pearson相關(guān)系數(shù)只能用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)變量的線性相關(guān)性，不能用來(lái)度量?jī)烧叩南嚓P(guān)性.第7頁(yè)/共21頁(yè)第8頁(yè)/共21頁(yè)6.1Spearman

秩相關(guān)檢驗(yàn)

第9頁(yè)/共21頁(yè)基本思路與檢驗(yàn)步驟

第10頁(yè)/共21頁(yè)第11頁(yè)/共21頁(yè)第12頁(yè)/共21頁(yè)第13頁(yè)/共21頁(yè)第14頁(yè)/共21頁(yè)第15頁(yè)/共21頁(yè)第16頁(yè)/共21頁(yè)第17頁(yè)/共21頁(yè)

例題：某班15名學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)與統(tǒng)計(jì)學(xué)成績(jī)?nèi)缦卤硭驹嚪治鰧W(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)成績(jī)的相關(guān)性(

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