相关性分析的五种方法 📊🔍 相关性分析用什么统计方法

在数据分析中，了解变量间的关联性至关重要。以下是五种常用的相关性分析方法，帮助你找到隐藏在数据背后的秘密：

第一种方法是皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 👫，适用于测量两个连续变量之间的线性关系强度和方向。

第二种是斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation） 📈，用于评估两个排名变量之间的单调关系，不需要假设数据呈正态分布。

第三种是肯德尔等级相关系数（Kendall’s Tau） 🔄，同样是衡量两组数据之间的相关性，特别适合小样本数据集。

第四种是列联表分析（Contingency Table Analysis） 📋，通过交叉分类数据来检测两个分类变量之间的关联性。

最后一种是点二列相关（Point-Biserial Correlation） 🎲，当一个变量为二分类型，另一个为连续变量时使用。

选择合适的方法对数据进行分析，可以让你更准确地理解变量间的关系，从而做出更有依据的决策。希望这些方法能帮到你！

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