两组计量资料计算相关性也可采用Spearman相关系数。（ ）
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
- 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
- 【单选题】下面关于直线相关与回归的说法,正确的是 A. 回归系数越大，说明相关性越强 B. 相关系数为0，说明两个变量间无关 C. 两组资料，第一组相关系数大于第二组，说明第二组的相关程度强于第一组 D. 相关系数越大，说明在样本含量一定时，越有可能在对相关关系是否存在的假设检验中拒绝h0
- 某研究者对一双变量资料做Spearman等级相关资料，得到相关系数为0.78，统计学检验P＜0.05，于是该研究者认为两变量有较强的线性相关
- 典型相关分析就是用典型相关系数的大小衡量两组变量之间的相关性。