表示多列等级变量相关程度的种方法。适用这种方法的数据资料般是采用等级评定的方法收集的，即让个评委被试评定件事物，或个评委被试先后次评定件事物。等级评定法每个评价者对件事物排出个等级顺序，最小的等级序数为，最大的为，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第名，他们应该占据，名，所以它们的等级应是，又如个第名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是，，这里是，的平均，是的平均。肯德尔系数又称致性系数，是表示多列等级变量相关程度的种方法。该方法同样适用于让个评委被试评定件事物，或个评委被试先后次评定件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每次评定都要将个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位阴影部分可以不管填入的数据为若比好记，若比差记，两者相同则记。共将得到张这样的表格，将这张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为。三种相关系数的异同两个连续变量间呈线性相关时，使用积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用秩相关系数来描述相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从相关系数的数据亦可计算相关系数，但统计效能要低些。相关系数的计算公式可以完全套用相关系数计算公式，但公式中的和用相应的秩次代替即可。等级相关系数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之间，此检验适合于正方形表格计算积距相关系数，连续性变量才可采用计算秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据计算秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。计算相关系数当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用或相关相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析复选项等级相关计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料复选项等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注若非等间距测度的连续变量因为分布不明可用等级相关，也可用相关，对于完全等级离散变量必用等级相关当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时，宜用或相关。若不恰当用了等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对般情况默认数据服从正态分布的，故用分析方法。相关性分析房屋销售价格指数新建住宅价格指数和二手住宅价格指数的简单相关系数矩阵如下表表房屋销售的简单相关系数矩阵房屋销售价格指数新建住宅销售价格指数二手住宅销售价格指数房屋销售价格指数新建住宅销售价格指数二手住宅销售价格指数房屋销售价格指数新建住宅销售价格指数二手住宅销售价格指数房屋销售价格指数和新建住宅销售价格指数间的简单相关系数为。房屋销售价格指数和二手住宅销售价格指数的简单相关系数为。新建住宅销售价格指数和二手住宅销售价格指数的简单相关系数为房屋销售价格指数和新建住宅销售价格指数间的简单相关系数为。房屋销售价格指数和二手住宅销售价格指数的简单相关系数为。新建住宅销售价格指数和二手住宅销售价格指数的简单从表中得知，在以新建住宅价格指数为控制变量的情况下，房屋销售价格指数和二手住宅销售价格指数的偏相关系数为，呈较强的正相关关系，说明二手住宅销售价格指数在同比条件下对房屋销售价格指数的线性影响较强。以房屋销售价格指数为控制变量的偏相关分析结果见表表表描述性统计量结果二手住宅销售价格指数新建住宅价格指数房屋销售价格指数表相关系数及显著水平二手住宅销售价格指数新建住宅价格指数房屋销售价格指数二手住宅销售价格指数二手住宅销售价格指数新建住宅价格指数房屋销售价格指数房屋销售价格指数二手住宅销售价格指数新建住宅价格指数从表中得知，在以房屋销售价格指数为控制变量的情况下，新建住宅价格指数和二手住宅销售价格指数的偏相关系数为，呈较弱的负相关关系，说明二手住宅销售价格指数在同比条件下对新建住宅价格指数的线性影响非常弱。小结通过对房屋销售价格指数新建住宅价格指数和二手住宅价格指数三组数据的相关性分析和偏相关性分析木木论文网原创毕业论文省略部分请咨询本站，免费索取，本科毕业代写论文咨询，研究生论文代写咨询网址微博零定金，支付宝交易，包修包过，从相关性分析来看，反映了三种价格指数之间的线性相关的强弱程度，由检验统计量的概率值在给定的显著水平的零假设判断从偏相关性分析可以看到，它对辨别变量间的虚假相关有极为重要的作用，从中得知