La diferencia entre el coeficiente de correlación de Pearson y el coeficiente de correlación de Spearman

1. Para datos continuos, distribución normal y relación lineal, el coeficiente de correlación de Pearson es el más adecuado. Por supuesto, también se puede utilizar el coeficiente de correlación de Spearman, pero la eficiencia no es tan alta. el coeficiente de correlación de Pearson.

2. Si no se cumple alguna de las condiciones anteriores, utilice el coeficiente de correlación de Spearman en lugar del coeficiente de correlación de Pearson.

3. El coeficiente de correlación de Spearman también se utiliza entre dos datos de medición ordenados, pero no se puede utilizar el coeficiente de correlación de Pearson.

Conocimientos ampliados:

La correlación de Pearson se suele utilizar para calcular la correlación entre datos geométricos equidistantes o datos continuos. El valor de estos datos no se limita a números enteros. Por ejemplo, la correlación de Pearson es adecuada para la correlación entre las puntuaciones de los dos primeros exámenes.

La correlación de Spearman se utiliza especialmente para calcular la relación entre datos jerárquicos. La característica de este tipo de datos es que los datos tienen niveles continuos, pero las diferencias de puntuación específicas entre dos niveles consecutivos no son necesariamente iguales. Por ejemplo, la diferencia de puntuación entre el primer y el segundo lugar puede no ser igual a la diferencia de puntuación entre el segundo y el tercer lugar. Los datos de clasificación de los dos exámenes están sujetos a la correlación de Spearman.

La correlación de Spearman solo puede calcular datos jerárquicos, mientras que la correlación de Pearson puede calcular tanto la correlación jerárquica como la correlación de datos continuos, pero la correlación de Pearson generalmente se usa para calcular la correlación de datos continuos de forma predeterminada.

¿Estás en línea? En estadística, el coeficiente de correlación de Spearman lleva el nombre de Charles Spearman. Generalmente representado por la letra griega ρ. Es una medida no paramétrica de la correlación entre dos variables. Utiliza una ecuación monótona para evaluar la correlación entre dos variables estadísticas. Si no hay valores repetidos en los datos y las dos variables están relacionadas de manera completamente monótona, el coeficiente de correlación de Spearman es +1 o? 1.

El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza para medir si dos conjuntos de datos están en la misma línea recta y para medir la relación lineal entre variables de intervalo.

Por ejemplo, calcule la correlación lineal entre el ingreso nacional y los depósitos de ahorro de los residentes, la altura y el peso, los puntajes de la escuela secundaria y los puntajes de los exámenes de ingreso a la universidad. Cuando dos variables son variables continuas normales y existe una relación lineal entre ellas, el coeficiente de correlación momento-producto se utiliza para expresar el grado de correlación entre las dos variables, principalmente el coeficiente de correlación simple de Pearson.

Materiales de referencia:

Coeficiente de correlación de Spearman_Enciclopedia Baidu

Coeficiente de correlación de Pearson_Enciclopedia Baidu