¿Qué coeficientes de correlación se utilizan para calcular las variables de clasificación, ordenamiento e intervalo en SPSS?

Una columna son datos normales continuos y la otra columna son datos de múltiples categorías, utilizando un método llamado correlación de múltiples series; consulte "Estadísticas educativas" de Wang Xiaoling para el cálculo manual. En mi impresión, SPSS no puede realizar este tipo de análisis, pero Lisrel sí. Escribir fórmulas en Excel.

Una columna contiene datos jerárquicos y una columna contiene datos continuos. Si se requieren coeficientes de correlación, utilice la correlación de rango de Spearman. Si trata los datos jerárquicos como categorías (si no hay muchas categorías), puede realizar un ANOVA unidireccional en datos continuos.

Información ampliada:

Entre ellos, Cov(X, Y) es la covarianza de X e Y, Var[X] es la varianza de X y Var[Y] es la varianza de Y

Coeficiente de correlación complejo: también llamado coeficiente de correlación múltiple. La correlación compleja se refiere a la correlación entre una variable dependiente y múltiples variables independientes. Por ejemplo, existe una correlación compleja entre la demanda estacional de un determinado bien, su nivel de precios, el nivel de ingresos de los empleados y otros fenómenos.

Coeficiente de correlación típico: primero, se realiza un análisis de componentes principales en los grupos originales de variables para obtener un nuevo indicador integral de relación lineal, y luego se estudia la correlación entre los grupos originales de variables a través de la correlación lineal. coeficiente entre la relación de indicadores integrales.

Si hay varias muestras, cada muestra tiene n características, entonces el coeficiente de correlación puede indicar el grado de similitud entre las dos muestras. De esta manera, la agrupación a distancia se puede realizar en función de la cercanía de las muestras. Por ejemplo, los datos de 6 caracteres de 9 variedades de trigo (representados por A1, A2, ..., A9 respectivamente) se muestran en la Tabla 2. Los coeficientes de correlación se calculan y prueban.

Los coeficientes de correlación entre los seis rasgos se pueden calcular a partir de la fórmula de cálculo del coeficiente de correlación. Los resultados del análisis y las pruebas se muestran en la Tabla 3. Como se puede observar en el Cuadro 3, existe una correlación negativa entre macollos en invierno y el número de granos por panoja (ρ = ? 0.8982 Es decir, cuantos más macollos hay en invierno, menor es el número de granos de trigo por panoja). panícula. La relación entre otros rasgos no es la misma.

Enciclopedia Baidu-Coeficiente de correlación