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| 环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题(二)——相关分析中相关系数的选择 | |
| 摘 要： | 在相关分析中,作者们常犯的错误是简单地计算Pearson积矩相关系数,而且既不给出正态分布检验结果,也往往不明确指出所计算的相关系数就是Pearson积矩相关系数.常用的相关系数除有Pearson积矩相关系数外,还有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数等.其中,Pearson积矩相关系数可用于描述2个随机变量的线性相关程度(相应的相关分析方法称为“参数相关分析”,该方法的检验功效高,检验结果明确);Spearman或Kendall秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和多维空间中是否具有某种共变趋势,而不考虑其变化的幅度(相应的相关分析称为“非参数… |
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