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
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
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
- 相关系数是反映变量之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标，包括（） A: 简单相关系数 B: 判决系数 C: 偏相关系数 D: 复相关系数
- 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
- 多元回归模型的相关分析中（） A: 复相关是指一个因变量与多个自变量之间的相关关系 B: 偏相关是指一个因变量与各个自变量之间的相关关系 C: 可通过复相关系数求偏相关系数 D: 可通过单相关系数求偏相关系数 E: 可通过偏相关系数求复相关系数
- 关于相关系数和偏相关系数的说法，错误的是：（ ） A: 均是描述两个变量之间的相关关系 B: 可以描述变量之间的所有相关关系 C: 相关系数和偏相关系数大于零，表明变量间呈正相关关系 D: 均是描述数值型变量之间的相关关系