发布日期: 11/15/2021

非参数相关性

“非参数相关性”菜单提供三个用于配对相关性的非参数测度。每个“非参数相关性”报表提供所选关联测度的显著性概率并且在条形图上显示关联值。共有三个非参数相关性测度。

Spearman Rho

一个基于数据值的秩而不是数据值本身计算的相关系数。

Kendall Tau

基于观测的一致对和不一致对的数目。若具有较大 X 值的观测也具有较大的 Y 值,则为一致对。若具有较大 X 值的观测具有较小的 Y 值,则为不一致对。同分对(即具有相等的 X 值或相等的 Y 值的观测对)会进行校正。

Hoeffding D

范围从 –0.5 到 1 的统计尺度。较大的正值说明较强的相关性。该统计量近似于 2 x 2 分类表的卡方统计量的观测加权和。通过将每个数据值设置为阈值生成 2 x 2 表。该统计量可以检测到更一般的独立性偏离。

注意:使用“配对”方法计算非参数相关性,即便在启动窗口中选定了其他估计方法。

注意:当指定了“权重”变量时,缺失值和零值权重会从非参数相关性计算中排除。所有其他权重值均视为 1。

有关这三种方法的统计详细信息,请参见关联的非参数测度

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).