Re: [問題] 相關分析的無母數分析
※ 引述《satanangel.bbs@ptt.cc (GaitAnalysis很難)》之銘言：
> 我的資料是連續變相
> 但是因為樣本數不足
> 我老闆要求我要用無母數的方式去分析correlation
> （使用spss）
> 但我查資料後發現
> 只有pearson 的相關分析是在分析連續變項的
> 而像Kendall's 和speasman都是分析比較類似等距性資料
> 所以讓我很疑惑？
> 那這樣的話
> 我到底要用哪一種方式去分析我的變數呢？
Spearman 的 rank correlation 本來就適用於連續資料,
而非離散資料.
"比較類似等距性資料" 是啥東西?
連續資料通常有 "等距" 與 "等比" 兩種測量尺度, 又稱
"區間尺度" 與 "比率尺度".
但 Spearman rank correlation 只用資料的大小順序,因
此也適用於 "連續型順序尺度" 資料. 也就是只要資料可
排序, 是否符合等距性無關緊要.
即使是比率尺度資料, 如果是離散型, 如家庭人口蜈或小
孩數, 原則上也不適合 Spearman rank correlation.
Kendall's tau 則是離散型順序尺度資料的一種相關量數.
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夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子
之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下
矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以
喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓天地相合以降甘露民莫
之令而自均始制有名名亦既有夫亦將知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海
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