分析智商与学习成绩（优秀、良好、中等、差）之间的关联性，宜用
A: Spearman 秩相关系数
B: Pearson 相关系数
C: Pearson 列联系数
D: 决定系数
A: Spearman 秩相关系数
B: Pearson 相关系数
C: Pearson 列联系数
D: 决定系数
举一反三
- 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SAS系统内提供了专门用于相关分析的CORR过程。该过程可以计算变量之间的( )，包括计算Pearson积矩相关系数，Spearman秩相关系数，Kendall偏相关系数等
- 简单相关中有2种相关系数，即Pearsons相关系数（简单相关系数）与Spearman相关系数（秩相关），它们的不同在于 A: Spearman相关系数用于计算名义尺度数据 B: Spearman相关系数比Pearson相关系数更精确 C: 用于计算的数据量化程度不同 D: Pearson相关系数只能用于计算顺序尺度数据
- 直线相关分析可用于研究( )的数量关系. A: Pearson相关系数 B: 等级相关系数 C: 决定系数 D: 回归系数 E: 剩余标准差
- 常用的聚类统计量有？ A: 欧氏距离 B: 绝对值距离 C: Pearson相关系数 D: Pearson列联系数