• 设为首页
  • 点击收藏
  • 手机版
    手机扫一扫访问
    迪恩网络手机版
  • 关注官方公众号
    微信扫一扫关注
    迪恩网络公众号

拓端tecdat|R语言中进行Spearman等级相关分析

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9501

 

目录

数据简单图

绘制结果图

怎么做测试

数据简单图


 

摘要
使用Spearman等级相关性测试两个等级变量或一个等级变量和一个测量变量之间的关联。 如果您担心非正态性,也可以对两个测量变量使用Spearman等级相关性而不是线性回归/相关性,但这通常不是必须的。

本文展示了r语言中如何进行Spearman等级相关分析的例子。

宏伟的军舰鸟(军舰鸟magnificens)的雄性有一个大红色的喉囊。 他们直观地展示这袋并用它寻找伴侣时,能发出击鼓声。 想知道雌性(可能是根据袋的大小选择伴侣)是否可以将击鼓声的音调作为袋大小的指标。 作者估计了18位雄性的小袋的体积和击鼓声的基本频率。

有两个测量变量,袋的大小和频率。 作者使用Spearman等级相关性分析了数据,该关联将测量变量转换为等级,并且变量之间的关系很显着(Spearman的rho = -0.76,16 d.f.,P = 0.0002)。 作者没有解释为什么他们使用Spearman等级相关性。 如果他们使用正相关,获得r = -0.82,P = 0.00003。

Spearman等级相关的例子

### --------------------------------------------------------------
### Spearman rank correlation, frigatebird example



Data = read.table(textConnection(Input),header=TRUE)


cor.test( ~ Pitch + Volume, 
         data=Data,
         method = "spearman",
         continuity = FALSE,
         conf.level = 0.95)



Spearman's rank correlation rho



S = 1708.382, p-value = 0.0002302

sample estimates:

       rho

-0.7630357

 

 

数据简单图

  

plot(Pitch ~ Volume, 
     data=Data, 
     pch=16)

 

绘制结果图

有关此主题的信息,请参见手册

 

怎么做测试

Spearman等级相关的例子

 

 




 

Spearman's rank correlation rho

 

S = 1111.908, p-value = 0.1526

 

       rho

-0.3626323

 

 

 

数据简单图

  

 


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
该文章已有0人参与评论

请发表评论

全部评论

专题导读
上一篇:
R语言学习——条件筛选发布时间:2022-07-18
下一篇:
R语言学习-线图一步法发布时间:2022-07-18
热门推荐
热门话题
阅读排行榜

扫描微信二维码

查看手机版网站

随时了解更新最新资讯

139-2527-9053

在线客服(服务时间 9:00~18:00)

在线QQ客服
地址:深圳市南山区西丽大学城创智工业园
电邮:jeky_zhao#qq.com
移动电话:139-2527-9053

Powered by 互联科技 X3.4© 2001-2213 极客世界.|Sitemap