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秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
｜r｜=0表示完全相关 r的取值范围为-1≤r≤1 r的绝对值越接近1，表示两变量间相关关系密切程度越高 r没有单位 直线相关是描述具有直线关系的两变量的相互关系
将两组数据统一由小到大编秩 遇有相同数据，若在同一组，按顺序编秩 遇有相同数据，若在不同组，按顺序编秩 遇有相同数据，若在不同组，取其平均秩次 以样本例数较小组的秩和查T界值表
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布
它适用于不服从双变量正态分布的资料 总体分布型未知的资料宜计算r
｜r｜≤1 查r界值表时，计算的统计量｜r｜越小，所对应的P越小 它也适用于等级资料
它适用于不服从双变量正态分布的资料 总体分布类型未知的资料宜计算 rs │rs│≤ 1 查 rs 界值表时，计算的统计量│ rs│越小，所对应的 P越小 它也适用于等级资料
它适用于不服从双变量正态分布的资料 总体分布型未知的资料宜计算r ｜rs｜≤1 查rs界值表时，计算的统计量｜rs｜越小，所对应的P越小 它也适用于等级资料
r值的范围在-1~+1之间 已知r来自ρ≠0的总体，则r＞0表示正相关，r＜0表示负相关 已知Y和X相关，则必可计算其直线回归方程 回归描述两变量的依存关系，相关描述其相互关系 r无单位
坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布 秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度
r值的范围在-1~+1之间 已知r来自ρ≠0的总体，则r＞0表示正相关， r＜0表示负相关 已知Y和X相关，则必可计算其直线回归方程 回归描述两变量的依存关系，相关描述其相互关系 r无单位
将两组数据统一由小到大编秩 遇有相同数据， 若在同一组， 按顺序编秩 遇有相同数据， 若不在同一组， 按顺序编秩 遇有相同数据， 若不在同一组， 取其平均秩次
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
将两组数据统一由小到大编秩 遇有相同数据，若在同一组，按顺序编秩 遇有相同数据，若在不同组，按顺序编秩 遇有相同数据，若在不同组，取其平境外秩次 以样本例数较小组的秩和T查T界值表
不服从双变量正态分布的资料宜计算rS 等级数据宜计算rs rs值-1～+1之间 查rs界值表时，rs值越大，所对应的概率P值也越大 当变量中相同秩次较多时，宜计算校正rs值，使rs值减小
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间韵相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
适用于不满足双变量正态分布资料 等级资料的相关分析 分布资料不明 四格表资料的关联性分析 秩相关系数的解释与简单相关系数类似
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