1. 斯皮尔曼相关系数表格
斯皮尔曼等级相关(Spearman's correlation coefficient for ranked data)主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。
2. 斯皮尔曼的相关系数
（一） Pearson积差相关（K. Pearson product-moment correlation ；r）
1. X变数：等距、比率变量（连续变量）
2. Y变数：等距、比率变量（连续变量）
3. 公式：
4. 特性：数值稳定、标准误小。
5. 例：工作时数与收入的关系。
（二） Spearman等级相关（Spearman rank correlation；rs）
1. X变数：次序变数
2. Y变数：次序变数
3. 公式：
（1） 未有相同等级者： （D为二变量对称之等级差）
（2） 有相同等级者：
t：表示得到相同等第的人数。
4. 特性：适用于二个评分者评N件作品，或同一位评分者，先后二次评N件作品。
5. 例：两位评审对N件学生作品之评定。
（三） Kendall等级相关（Kendall’s coefficient of rank correlation； (tau)）
1. X变数：人为次序变数
2. Y变数：人为次序变数
3. 公式： S：等第失序量数； N：被评者的人数或作品件数
4. 特性：相当简便
3. 斯皮尔曼相关系数是什么
在 统计学中, 以查尔斯·爱德华·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。
如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
4. 斯皮尔曼相关系数公式
分半信度（split-half reliability），是常用信度检验方法之一。反映测验项目内部一致性程度，即表示测验测量相同内容或特质的程度。
分半信度还不是简单两半问卷的相关系数，计算方式参考斯皮尔曼布朗公式：r=2r'/(1+r') r‘。r‘代表的是两半问卷的相关，而r才是分半信度。不同分半方法得到的结果当然不同，所以分半信度是会将所有可能的分半进行平均的。
5. 斯皮尔曼相关系数举例
录两个变量，一个变量身高，一个变量区别甲组和乙组分析的时候用独立样本T检验，测试变量是身高，分组变量是区别甲乙的那个变量然后执行就可以了相关分析只要按变量录就可以了，身高和爆发力、速度、耐力素质 分别作一个变量，然后看变量类型，是连续变量还是名义变量或者有序变量，如果都是连续变量，直接算pearson相关系数，如果不都是连续的，计算spearman等级相关系数
6. 斯皮尔曼相关系数结果怎么看
在 统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即斯皮尔曼相关系数。 它是衡量两个变量的依赖性的非参数 指标。经常用希腊字母ρ表示。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。 斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，相关系数ρ为
7. 斯皮尔曼相关系数大小
斯皮尔曼等级相关（Spearman’s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级变量性质具有线性关系的资料。 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。 等级相关系数的计算步骤：
1、把数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。
2、按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。
3、按下式计算相关系数：Rs=1-[6*∑Di^2/(n*n^2-1)]其中:等级相关系数记为rs，di为两变量每一对样本的等级之差，n为样本容量。
8. 斯皮尔曼相关系数怎么看
在 统计学中, 以查尔斯·爱德华·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。
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