请问方差不齐怎么处理(方差,单因素方差分析,秩和检验)
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[请问方差不齐怎么处理(方差,单因素方差分析,秩和检验)] 请教各位师兄师姐，小弟我做的是体外的实验，只有3个样本，因为做的是PCR的实验，最后结果要经过CT值换算。在统计用单因素方差分析，中发现方差不齐，我该怎么办呢，是用dunnett 检验还是用秩和检验呢，想请各位大哥大姐不吝赐教。非常着急，谢谢。 关键词:[方差 单因素方差分析 秩和检验]…
请教各位师兄师姐，小弟我做的是体外的实验，只有3个样本，因为做的是PCR的实验，最后结果要经过CT值换算。在统计用单因素方差分析，中发现方差不齐，我该怎么办呢，是用dunnett 检验还是用秩和检验呢，想请各位大哥大姐不吝赐教。非常着急，谢谢。
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-> Spearman秩相关检验
1)&&spearman-test
Spearman秩相关检验
The concept of non-parameter spearman-test and its application are introduced briefly.
简要阐述了非参数Spearman秩相关检验方法的概念及应用领域,运用该方法对测井数据进行计算分析,得出测井特征参数与产能间存在正相关的关系;并利用SPSS软件对油气田特征参数与产能之间的关系进行对比验证,得出了一致结论;为油气田产能的回归预测建模提供依据,在一定程度上减小了开采风险,提高了油气田的采收率。
2)&&Spearman rank correlation
Spearman秩相关
3)&&Spearman rank correlation analysis
Spearman秩相关分析
Spearman rank correlation analysis and grey relational grade analysis were used in the research for soil water infiltration characteristic of different forest lands in Simian Mountain.
采用Spearman秩相关分析法与灰色关联度分析方法,对四面山几种不同林地土壤水分入渗特性进行了研究分析。
4)&&Spearman rank correlation coefficient
Spearman秩相关系数
Based on the datasets from sampling plots, and by using Fisher’s exact test for 2×2 contingency table, Pearson correlation coefficient and Spearman rank correlation coefficient, the interspecific relationships between 24 dominants of wetland vegetation in Shanxi section of Yellow River were studied.
在样方调查的基础上,应用2×2列联表的Fisher精确检验、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验了山西黄河湿地植被优势种群的种间关系,分别测定了24个优势种,共73个种对的种间关联。
89,based on χ~2-test for 2×2 contingency table,Pearson correlation coefficient test,and Spearman rank correlation coefficient test,respectively.
采用2×2列联表的χ2检验、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验,研究了山西绵山植被21个优势种群、210个种对间的种间关联性。
The concepts of Kendall coefficient of concordance and Spearman rank correlation coefficient are elaborated in this paper.
阐述了肯德尔和谐系数和Spearman秩相关系数的概念,在多个专家进行方案评价过程中,运用Spearman秩相关系数检测单个评价专家的信度,并给出了相应的实例。
5)&&Spearman's rank correlation coeffcient
Spearman秩相关函数
6)&&Spearman rank correlation coefficient method
Spearman秩相关系数法
The present atmospheric environmental quality in Nantong during the Tenth Five -Year Plan period was evaluated using comprehensive pollution index method,the variation trend of the atmospheric environmental quality was forecasted using Spearman rank correlation coefficient method.
运用综合污染指数法对"十五"期间南通市大气环境质量现状进行评价,采用Spearman秩相关系数法对大气环境质量变化趋势进行了预测分析。
补充资料：Spearman等级相关系数
Spearman等级相关系数
Speannan coefficient of rank co -rrelation
　　S，汾诩日n等级相关系数〔S，翔m.II以吧伍d.成of拍Ilk田‘叮eladon:仓“PMe“a幼砷巾.双“eRTp明ro即兹幼pPeJI，”““}
两个随机变量X和Y相依性的度量，基于戈和Y‘在独立观测值偶(X，，Y，)，…，(戈，Y。)中的等级或秩.设观测值X的秩(份砍)等于i的数偶(X，Y)中，观测值Y的秩为R‘，则S户汾n刀an等级相关系数r、定义为:
xZ带/.。+1\/_n+一\
”Ln一1)·百:\乙/\‘乙/该式等价于
r一‘一石石二万了‘谷d:，其中d，是观测值戈和Y，的秩之差.r，的值介于一1和+1之间，且当两个秩的序列完全重合，即i二R，(i二1，二川时r、二+1;而当两个秩的序列顺序恰好相反，即卢一(。+x)一R:(i=1，二，n)时r、二一1 .Spean刀以n等级相关系数，同任何其他秩统计量(扭nk sta出tic)一样，用于检定关于两个变量独立的假设.假如变量独立，则Er、二0，or，二l/(n一1).因此，根据r、对0的离差值可以判断变量是否独立.为建立相应的检验准则，对于独立变量X和Y计算几的分布.当4城n‘10时利用精确分布的数值表(见【21，【41);当n>10时，例如可以利用下面的结果:当n一卜。时，随机变量了石丁了r、的极限分布是标准正态分布.在后一种情形下，否定独立性假设，如果}r、}>。:一“/2/V下二万，其中:1一二12是方程小(u)=l一州2的根，而。(u)是标准正态分布(nornlal dis川but10n)函数.
在X和Y有联合正态分布的条件下，其相关系数(~lation以又币cient)为(普通)相关系数，记作P，则当n~田时，
。·，一令ares‘n普，从而变量Zsin(兀r，/6)可作为p的估计量.
SP‘l~等级相关系数以心理学家C .Spearr压功的名字命名(l9(科)，他在心理学的研究中用此相关系数代替普通相关系数.基于Sp~等级相关系数的检验与基于K改吐山等级相关系数(Ke以坛11 coeffieientof份nkco汀e】atlon)的检验是渐近等价的(当。=2时相应的秩统计量重合).【补注】
【拟IH稣k，J词Sidak，2.，TI切侧of化欣test，入以d.
Press，l%7.
IA21 Holla刀der，M.and Wolf，D.，NOnParametne statis-
tical methods，Wilcy，1973周概容王健译　　
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。请教关于一个秩的证明问题
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请教关于一个秩的证明问题
它的意思是不是指B矩阵里面的列向量是基础解系的一部分 B矩阵的列向量有可能线性相关吧？
AB=0 说明B的列向量全部都是Ax=0的解 B的列向量可能相关也可能不相关 基础解系的解向量确实可以在B的列向量中取得
其他回答 (9)
既然已知了AB=0就应该先求出r(A) 然后马上就可以写出基础解系了 这是基本方法
对，楼主理解的很好啊~
基础解系是N-r(A)个 是个固定的数 不是最多只有基础解系可以派生出无数个线性相关的解
恩 谢谢 我是指书上那句话说的最多只有
再深入点理解 它的意思是不是指线性方程组的所有基础解系最多只有N-r(A)个 ？？即使是线性相关的解？
谢谢 我想再问下 基础解系部唯一 是不是以后有条件AB=0都可以按照上面的去理解？
基础解系是N-r(A)个 是个固定的数 不是最多只有 基础解系可以派生出无数个线性相关的解
基础解系是N-r(A)个 是个固定的数 不是最多只有 基础解系可以派生出无数个线性相关的解
AB=0 说明B的列向量全部都是Ax=0的解 B的列向量可能相关也可能不相关 基础解系的解向量确实可以在B的列向量中取得
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用EXCEL编程计算Spearman秩相关系数
【摘要】：
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：X820.9【正文快照】：
国家环保总局在《环境质量报告书编写技术规定》中推荐使用Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数法对污染变化趋势进行定量分析。目前 ,ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ电子表格已得到广泛应用 ,但其常用数学函数统计中没有Ｓｐｅａｒｍａｎ秩相关系数法。现采用ＥＸＣＥＬ编程的方法计
欢迎：、、)
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【引证文献】
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李倩;[D];西南大学;2007年
【同被引文献】
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张京祥;[J];城市规划;1998年02期
章其祥,孙在宏;[J];测试技术学报;2003年04期
渠丽萍,姚书振;[J];城市开发;2004年16期
刘峰,马金辉,宋艳华,李粉玲,马交国;[J];地理与地理信息科学;2004年06期
毛蒋兴,闫小培,王爱民,李响,钱紫华;[J];地理与地理信息科学;2005年02期
朱传耿,顾朝林,马荣华,甄峰,张伟;[J];地理学报;2001年05期
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你可能喜欢Pearson，Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同
在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊),
kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同&&&&&
两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.
Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。
tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；
计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据;
计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关
Pearson 相关复选项
积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析&
Kendall&&&&
复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料
Spearman&& 复选项
等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料
1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson
相关，对于完全等级离散变量必用等级相关
2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。
3 若不恰当用了Kendall
等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。
在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation
Coefficients复选框组里有3个选项：
&&& Pearson
&&& Kendall's
Spearman：Spearman
spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数&&&&&
斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”
斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。
Kendall's相关系数&&&&&
肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1
，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。
肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。
正态分布的相关检验
对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。
进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。
U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。
虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。
均值检验时不同的数据使用不同的统计量
使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。
检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。
检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test
独立样本t检验过程。
如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。
如果分组不止两个，应使用One-Way
ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。
如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test.
如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。
当样本值不能为负值时用右侧单边检验。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。如何用spss做相关性分析
例：学生每天学习时间T与学习综合成绩G之间的相关性
T&&&&&&&&&
G=f(T),其中T为自变量，G为因变量
step1：建立数据文件&&&
file——new——data；
定义变量&&&&&&&
选中左下角菜单Variable view，输入变量名T，其他选项不变，令起一行，输入变量
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
名G其他选项不变，切换到data view（在左下角），将数据复制进去。
Step2：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate（双变量）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
（1）correlation coefficients（相关系数）包括三个选项：
Pearson：皮尔逊相关，计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析；
Kendall：肯德尔相关，计算等级变量间的秩相关；
Spearman：斯皮尔曼相关，计算斯皮尔曼秩相关。
注：Pearson可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量
&&&Kendall可用来分析①分布不明，非等间距测度的连续变量，②完全等级的离散变量，③数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知。第②种情况只能用Kendall分析
&&&Spearman可用来分析数据资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知
（2）Test of significance选项
Two-tailed：双尾检验，如果事先不知道相关方向（正相关还是负相关）则可以选择此项；
One-tailed：单尾检验，如果事先知道相关方向可以选择此项。
（3）Flag significant
correlations：表明显著水平，如果选择此项，输出结果中在相关系数值右上方使用*标示显著性水平为5%，用**标示其显著性水平为1%
&首先使用pearson，two-tailed（下图），点击右侧options
statistics为统计量，包括均值和标准差& 叉积离方差和协方差
missing values 选择默认
点击continue——ok
输出结果（下图）
相关系数为0.975，显著性p=0.000&0.01,有统计学意义
选用Kendall 肯德尔，结果如下：
选用spearman 斯皮尔曼，结果如下：
&画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple
scatter------define
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说的太好了，我顶！
Copyright & 2014
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1 rpc_queries请教一道线性代数关于线性相关的秩的问题_百度知道
提问者采纳
由这个没有办法得到任何结论Ax=0的解有无数个，他们可能相关，也可能无关
&不是只是r(β2)&=n-r(A)，r(β1)&=n-r(A)的吗？&这是错误得！单个非0向量的秩永远是1，所以说r(β2)&=n-r(A)毫无意义，r(B)&=n-r(A)是对“所有”解而不是单个解构成的向量空间的描述
提问者评价
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