肯德爾相關和斯皮爾曼相關有什麼異同

時間 2021-06-03 04:42:08

1樓:起個名可真難

(1)適用情況不同:肯德爾等級相關(這裡只指W係數,U係數稍微複雜一些,此處不涉及)適用於k個評價者(或1個評價者先後k次)對n件事物進行等級評定的順序資料,用於量化k個評價者(或1個評價者先後k次評價)之間的一致性;斯皮爾曼相關適用於計算兩列等級資料或者不符合積差相關計算條件的兩列連續資料之間的相關。

2樓:

把你的問題稍微改改,變成「Pearson's product-moment, Spearman's rank和Kendall's rank相關有什麼異同?」

我想用spearman做中介來解釋pearson和kendall的區別。如果你熟悉r的話,我就用Stack Overflow上的乙個例子來解釋:

x <- 1:100

y <- exp(x)

cor(x = x, y = y, method = "pearson")

[1] 0.252032

cor(x = x, y = y, method = "spearman")

[1] 1

cor(x = x, y = y, method = "kendall")

[1] 1

從上面的結果,我們可以看到兩個rank test (Spearman和kendall)是可以查到x, y的相關性,但是pearson相關性是小於0.25。一般我們認為相關性很小,但是從我們的code可以明顯的看到兩個variable的關聯。

這是因為pearson只能查線性關係,而rank test的assumption更少。

接下來,我們對原始code稍作修改就可以對比一下兩個rank test的區別:

x <- c(1:50,50,52:100)

y <- exp(x)

而當我們人為的創造tie後,spearman會出「Cannot compute exact p-value with ties」的warning,而kendall和perason都可以解決這種tie的情況。

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