社会网络分析论坛 social network analysis forum

 找回密码
 立即注册
期刊投稿论文自测,和杂志社一致
论文中期gocheck自助检测
万方论文自助检测, 适合前期修改
知网论文检测, 结果跟学校一样
人群与网络2014视频免费下载
citespace使用流程图
【视频】方法论的关系主义群
edx人群与网络2014课件打包
林南的思想
社会网络分析入门书目
社会网络分析能回答哪些社会学问题
案例:通过微信找到犯罪团伙
边燕杰《社会网络研究专题》 大纲
社会网络分析参考资料
【Gephi 中文教程-练习数据】
【林南社会网络讲座录音】
【视频】gephi入门教程
大连接:社会网络是如何形成
社会网络分析及健康传播(18集)
!!!本站金币获取方式!!!
郑路:社会网络20讲
【视频】方法论的关系主义
pajek视频教程 35课
Gephi 0.9.2快速入门视频教程
查看: 69|回复: 0

关于相关性的几个统计量

[复制链接]

461

主题

618

帖子

2828

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

金币
1557
贡献
141
威望
141
积分
2828
发表于 2019-7-13 15:24:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
关于相关性的几个统计量

在数据的统计分析中经常需要判断两个统计量之间的相关性是否显著,特别地,在大数据时代,相关性比因果性受到了更多的关注和讨论。那么如何判断两个统计量之间的相关性呢?在我们最近的工作中用到了Pearson系数、Spearman系数、Point-biserial相关系数和Biserial相关系数,其中前二者和后二者分别成对。这两组相关系数的区别和联系如下:

l 关于Pearson相关系数和Spearman相关系数

二者的区别在于:前者是product-moment correlation,基于均值和标准差,度量的是两个变量之间的线性相关性,并且默认变量服从正态分布;而Spearman是基于排序的rank correlation,则没有这个限制,属于非参数统计方法,对原始变量分布不作要求,可以度量变量之间的非线性相关性。故在使用前应先考察各个变量的概率分布,绘制散点图观察两个变量之间的关联性,再选择合适的度量指标。

l 关于Point-biserial相关系数和Biserial相关系数

Point-biserial correlation coefficient用于度量一个自然区分的二元变量和一组间隔尺度之间的相关程度,例如学生的性别(0-1,自然区分)和成绩(离散变量)之间的相关性;而 Biserial correlation coefficient 用于度量一个人工区分的二元变量和一组间隔尺度之间的相关程度,例如中期考核(离散变量百分制)和期末成绩(分ABCDE,A-D为通过,E为不通过,人工区分)。

l 几种相关系数

Types of Correlation Coefficients
Correlation Coefficient
Types of Scales
Pearson product-moment
Both scales interval (or ratio)
Spearman rank-order
Both scales ordinal
Phi
Both scales are naturally dichotomous (nominal)
Tetrachoric
Both scales are artificially dichotomous (nominal)
Point-biserial
One scale naturally dichotomous (nominal), one scale interval (or ratio)
Biserial
One scale artificially dichotomous (nominal), one scale interval (or ratio)
Gamma
One scale nominal, one scale ordinal

资料:

Difference between Point-biserial and Biserial: http://jalt.org/test/bro_12.htm
An example of how to perform Point Biserial Correlation Test in SPSS: https://www.youtube.com/watch?v=76ipx-ta8FY
机器学习中的相似性度量:

回复

使用道具 举报

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|社会网络分析论坛 social network analysis forum ( 88876751 )

GMT+8, 2019-8-22 02:14 , Processed in 0.375150 second(s), 23 queries .

Powered by Discuz! X3.3

© 2001-2017 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表