Kendall等级相关,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,绝对值越大相关性越强,正负号表示相关的方向。此检验适合于正方形表格;
Spearman等级相关,计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料或不满足正态分布假设的等间隔数据,属于非参数统计方法,适用范围要广些。
【显著性检验】选项
双侧检验:侧检验只关心两个总体参数之间是否有差异,而不关心谁大谁小。
单侧检验:单侧检验则强调差异的方向性,即关心研究对象是高于还是低于某一总体水平。
【标记显著性相关】选项:用*号来表示显著型,一颗表示有显著性,两颗代表p值小于0.01,就认为极其显著。原假设H0:两变量不存线性相关
输出结果:
相关系数矩阵是对称矩阵,而且对角线上的相关系数全为1(即变量自身的相关系数为1)。从上表中可知,腰围和体重的相关系数r=0.853,存在强相关;脂肪比重和体重的相关系数r=0.697,存在中度相关。
第4步:显著性检验
在相关系数矩阵中,查看显著性一行,腰围和体重对应的概率P=0.000(因精度的原因,看起来概率为0),显然P