双变量正态分布资料不能作Spearman秩相关分析
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举一反三
- 针对同一抽样研究获得双变量正态分布且存在线性趋势的资料,进行直线相关分析(或Pearson相关分析)和秩相关分析(或Spearman相关分析),下列说法错误的是
- 研究满足双变量正态分布的两定量变量间相关关系常用: A: Pearson相关系数 B: 列联系数 C: Spearman秩相关 D: Kendall秩相关 E: ψ系数
- 在秩相关分析中,下列描述不正确的是() A: 适用于不满足双变量正态分布资料 B: 等级资料的相关分析 C: 分布资料不明 D: 四格表资料的关联性分析 E: 秩相关系数的解释与简单相关系数类似
- 同一双变量正态分布资料,进行直线相关与回归分析,则( )
- 一组服从双变量正态分布的资料,经直线相关分析得相关系数,则有85f51d66a9218f634f13f7defbfdfcfe.png
内容
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关于直线相关分析的描述错误的是()。 A: 进行直线相关分析前应先绘制散点图 B: Spearman秩相关系数的统计推断要求两个变量均服从正态分布 C: 出现离群点时慎用相关 D: 相关关系不一定是因果关系 E: 分层资料不可盲目合并
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一组服从双变量正态分布的资料,经直线相关分析得相关系数r=-1,则有
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关于秩相关应用范围的叙述,不正确的是: 。 A: 当总体分布型未知时,可用秩相关 B: 当原始数据为等级资料时,可用秩相关 C: 当两变量不服从正态分布时,可用秩相关 D: 秩相关适用于单向有序且属性不同的R×C列联表资料
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服从双变量正态分布的资料都可以进行线性回归分析。
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【单选题】下面有关相关系数的说法正确的是()。 A. Pearson 和 spearman 相关系数可以度量变量间线性相关的程度 B. 使用 Pearson 相关系数时对变量的分布没有假定 C. Spearman 相关系数绝对值越接近于 1 ,相关程度越高。 D. 使用 Spearman 相关系数时假定变量分布遵循正态分布