pearson

皮尔森朗文望采纳

00 ：13.18]我不可能来更加紧密 [00 ：16.24]我不可能放弃 [00 ：18.19]没有想克服您 [00 ：21.70]不要想要知道什么我知道[00 ：24.22]计数在天使 [00 ：27.20]面对真相代替 [00 ：30.21]有在我的阴影的尘土 [00 ：32.60]害怕的Coz i"ve太以至于不能移动[00 ：35.15] [00 ：36.90] Cuz我们是愿的全部被撕毁在二[00 ：42.20]极乐一口味的哦 [00 ：47.42]有人是否有心脏？ [00 ：51.20]那没有由残破的零件制成 [00 ：54.22]爱片断，痛苦哦片断 [00 ：59.21]，并且，虽然我在哪里不知道开始[01 ：02.18]有人是否有心脏？ [01 ：06.22]那不想要再坠入爱河[01 ：10.20]噢哦哦哦 [01 ：15.30]有人是否有心脏？ [01 ：19.56] [01 ：23.60]如果爱是火 [01 ：26.23]我是飞蛾对火焰 [01 ：29.21]，并且，虽然我被烧了 [01 ：31.18]我多次将退回[01 ：36.24] Coz我们是愿的全部被撕毁在二[01 ：42.18]极乐哦yer 一口味的 [01 ：47.25]有人是否有心脏？ [01 ：50.20]那没有由残破的零件制成 [01 ：53.23]爱片断，痛苦哦片断 [01 ：59.20]，并且，虽然我在哪里不知道开始[02 ：02.21]做任何人有心脏 [02 ：05.23]那不想要再坠入爱河[02 ：09.19] Ohhh [02 ：15.18]有人是否有心脏？ [02 ：19.20]每个片段似乎 [02 ：22.21]只留下想要更多Ohhh 的我 [02 ：31.21] [02 ：32.40] anyboday有心脏？ [02 ：35.30]那没有由残破的零件制成 [02 ：38.50]痛苦爱片断片断 [02 ：43.18] Oh~ [02 ：44.21]有人是否有心脏？ [02 ：48.00]那没有由残破的零件制成 [02 ：51.05]痛苦Ohh 爱片断片断 [02 ：57.18]，并且，虽然我在哪里不知道开始[02 ：59.60]做任何人有心脏 [03 ：02.35]那不想要再坠入爱河[03 ：08.25] Ohhh Ohhh Wooo Ohhh Ohhh Haayy [03 ：21.24]做任何人有心脏 [03 ：24.20]那不想要坠入爱河[03 ：30.25]做任何人有心脏 [03 ：35.18]心脏，心脏哦。 [03 ：42.26]有人是否有心脏？ [03 ：48.21]编辑JamesHsu (Jamesxu)

1、协方差能完美的解释两个变量之间相关的方向，但在解释强度上却不太行，举个例子：每个变量都是有量纲的，这里假设变量x的量纲为距离，可以是米，也可以是千米，甚至可以是光年，针对协方差的量纲问题，统一除以同样的量纲就可以搞定。正态分布标准化需要除以标准偏差，标准偏差的量纲与变量一致，这样就可以消除量纲了。让每一个变量x与变量x的均值的差，都除以x的标准偏差Sx，变量y也同理，则有以下关系式：（该关系式即为皮尔逊相关系数，简称相关系数，可以认为是协方差的标准化）。 上图中，r即为相关系数，Sxy为协方差。 2、皮尔逊相关系数的范围 皮尔逊相关系数不关心变量的量纲是什么，只关心变量x值距离平均值 变动了多少个标准偏差，也就是自己跟自己比，少拿量纲吓唬人。 3、由1、2解读可知，Pearson相关系数的范围是在[-1,1]之间，下面给出 Pearson相关系数的应用理解 ： 假设有X，Y两个变量，那么有： (1) 当相关系数为0时，X变量和Y变量不相关； (2) 当X的值和Y值同增或同减，则这两个变量正相关，相关系数在0到1之间； (3) 当X的值增大，而Y值减小，或者X值减小而Y值增大时两个变量为负相关，相关系数在-1到0之间。 注：相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 4、Pearson系数的适用范围 当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1)、两个变量之间是*****线性关系*****，都是*****连续数据*****。 (2)、两个变量的总体是*****正态分布*****，或接近正态的单峰分布。 (3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。 5、Pearson相关系数的举例 [图片上传失败...(image-b9d6aa-1616642849334)] 上图中，几组(x,y)的点集，以及各个点集中和之间的相关系数。我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向（第一排），而不是相关性的斜率（中间），也不是各种非线性关系（第三排）。请注意：中间的图中斜率为0，但相关系数是没有意义的，因为此时变量是0。 参数说明： 1）输入：x为特征，y为目标变量. 2）输出：r： 相关系数 [-1，1]之间，p-value: p值。 注： p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。 下面看示例： 样本数：1000 特征数：3（总共3维） 重要特征：1

【答案】：C根据实际数据计算出的Pearson相关系数r，其取值一般为-1≤r≤1，在说明两个变量之间的线性关系强弱时，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：当|r|≥0．8时，可视为高度相关；当0．5≤|r|＜0．8时，可视为中度相关；当0．3≤|r|＜0．5，视为低度相关；当|r|＜0．3时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为无线性相关关系。

只要有显著性就行，判定标准就是看P值，<0.05就是有显著性，反之没有显著性

sig即p值，代表假设检验中的显著性，通常如果sig<0.05，拒绝虚无假设（原假设），接受备择假设，反之则无充分理由拒绝虚无假设对于相关分析，通常sig<0.05就是研究者想看到的结果，因为这意味着相关系数有统计学意义，变量间的确存在相关

相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关

如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，且P值越小，表明结果越显著。在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著；0.01<P<0.05 表示差异性显著；P<0.01表示差异性极显著。

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建议将问题描述的更清楚点，并写明具体运算相关性系统的统计软件名称。

【答案】：C本题考查相关系数。Pearson相关系数度量的是两个变量之问的线性相关关系。

只要有显著性就行，判定标准就是看P值，<0.05就是有显著性，反之没有显著性

城市化率与第一产业(城镇化率统计方法)比重的pearson指数为-0.962。城市化率（也叫城镇化率）是城市化的度量指标，一般采用人口统计学指标，即城镇人口占总人口（包括农业与非农业）的比重。根据联合国的估测，世界发达国家的城市化率在2050年将达到86%，我国的城市化率在2050年将达到71.2%。2017年美国城市化率是82.06%；2017年英国城市化率是83.14%；2017年法国城市化率为80.18%；2017年德国城市化率是77.26%；2017年日本城市化率是91.54%；2017年中国城市化率是57.96%。中国的城市化率历年情况：2003年，中国城市人口总量为世界的17%，居世界第1位。从比率指标来看，中国城市人口占总人口的比重在《世界发展指标2005》统计的151个国家中居第107位；中国第二、三产业就业量在《国际统计年鉴2005》统计的32个国家中居最后一位。综合比较，中国城市人口呈现双重性：中国城市人口总量居第1位，城市人口比率指标居第70位。根据联合国的估测，世界发达国家的城市化率在2050年将达到86%，我国的城市化率在2050年将达到71.2%。根据2010年11月1日零时为标准时点进行的第六次全国人口普查，我国大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，居住在城市的人口为665575306人，占49.68%；居住在乡村的人口为674149546人，占50.32%。同2000年第五次全国人口普查相比，城市人口增加207137093人，乡村人口减少133237289人，城市人口比重上升13.46个百分点。根据国家统计局数据，2011年末，从城乡结构看，城市人口69079万人，比上年末增加2100万人；乡村人口65656万人，减少1456万人；城市人口占总人口比重达到51.27%，比上年末提高1.32个百分点。2011年末，城市化率达到51.27%。2012年10月31日，最新出炉的一份报告显示，2011年的中国内地城市化率首次突破50%，达到了51.3%。这意味着中国城市人口首次超过农村人口，中国城市化进入关键发展阶段。

是的，当然不能只看它的值，你要看下这个相关系数后面有没有星号，一个星号表示005水平下显著，两个星号表示001水平下显著，没有星号表示两者没有显著相关

负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小。扩展资料：在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

pearson相关性分析的条件是 两个变量之间呈线性的相关趋势，此时的相关系数大小会比较准确至于两个变量是否相互影响 都没关系另外相关分析只能说明两者之间的互相关系，并不能说明因果关系

该方法的相似度计算更高效针对传统协同过滤数据稀疏会影响质量,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣算法,不仅提高准确率,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算.实验表明,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,而且使用户有更好的体验

1 方法　　性质1： 设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。　　性质2： 设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在概率意义下，F(X1),F(X2),K,F(Xn)在（0,1）上呈均匀分布，按从小到大依次排序，记为F(X1),F(X2),K,F(Xn)，其相应理论值应为ri=i-0,5[]n，i=1，2，…，n，对应分布函数的反函数值F-1(r1),F-1(r2),K,F-1(rn)（在卡方分布中即为卡方分数）应非常接近X1,X2K,Xn，故在概率意义下，这些散点(X1,F-1(r1)),(X2,F-1(r2)),L,(Xn,F-1(rn))应在一条直线上。　　根据性质2，如果X服从正态分布，则散点理论上应落在一直线上，可以用Pearson系数刻画这种分布。但由于随机变异的存在，Pearson系数并不等于1，所以通过随机模拟的方法，制定出Pearson系数的95%界值下限。　　性质3： 由条件概率公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)可知：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是固定X，Y服从正态分布(条件概率分布)并且X的边际分布为正态分布。由线性回归的性质ε=Y-(α+βX)可知，固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充分必要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可得：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是X的边际分布为正态分布以及线性回归模型Y=α+βX+ε中的残差服从正态分布。设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为7至50，对F(x)求秩，求出排序后的F(x)和排序后的X的Pearson相关系数。表1 随机模拟5000次得到的检验正态分布的Pearson相关系数的界值（略）　　类似地，我们也可以用同样的方法得到检验卡方分布的Pearson相关系数的界值表（简化表）表2 相关系数界值表（略）　　2 随机模拟验证　　21 Pearson相关系数界值表的随机模拟验证　　设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为10，20，30，40，50，并计算相应的Pearson卡方系数，以及落在界值外面的比例，即拒绝比例，再在同一批数据的前提下用McNemar检验比较本方法和Swilk法的差别。表3 （一元正态分布）模拟次数（略）表4（一元偏态分布，χ2)模拟次数（略） 　　以上方法拒绝比例在样本量为7的可信区间为［78.37%，94.12%］，在其余样本量时都接近100%，可以证实是正确的。　　22 卡方分布界值表的随机模拟验证　　　表5 卡方分布：模拟5000次（略）　　　　23 马氏距离的随机模拟验证　　根据马氏距离的定义，从正态分布总体中随机抽取样本量分别为10，20，30，40，50的样本模拟5000次，根据上面提到的方法以卡方分数对X1,X2K,Xn求Pearson系数，并根据以上的相关系数界值表，计算相应的统计量，即拒绝比例。表6 马氏距离落在Pearson系数界值表外的比例（略）　　24 二元正态分布资料的随机模拟验证　　设定一个二维矩阵A，分别求出特征值P和特征向量Z，设X的元素均来自于正态总体分布，则Y=Z′×X必服从二元正态分布，随机模拟5000次，根据性质三介绍的方法验证的拒绝比例如下。表7 （二元正态分布）模拟次数（略）表8 （二元偏态分布，χ2）模拟次数（略） 　　25 三元正态分布资料的随机模拟验证　　类似地，随机模拟5000次，用同样方法进行验证，得到对于三元正态分布数据的拒绝比例。表9 （三元正态分布）模拟次数：5000次

两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Spearman相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验； 取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；

分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。本文主要介绍比较常用的 Pearson相关系数、Spearman秩相关系数 。这两个相关性系数反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，取值范围为 -1 到 +1， 0 表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。 1. 定义：皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数，是一种线性相关系数，用来反映两个变量 X 和 Y 的线性相关程度。 其中 表示变量 X 和 Y 的标准差, 表示变量 X 和 Y 的 协方差。 其中 、 是 和 的平均值。 最后整理可得： 2. 数据要求：Pearson相关系数可用于衡量变量之间的线性相关程度，但是对数据也有一定的要求 3. 缺点：皮尔森相关性系数受异常值的影响比较大 上面我们介绍了 Pearson 相关系数的局限性，为了摆脱这些局限性，我们将介绍 Spearman 相关系数。它比 Pearson 相关系数 的应用范围更广一些。 1.定义: 斯皮尔曼相关系数是秩相关系数的一种。通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解 它是一种无参数（与分布无关）的检验方法，用于度量变量之间联系的强弱。在没有重复数据的情况下，如果一个变量是另外一个变量的严格单调函数，则Spearman Correlation Coefficient（斯皮尔曼相关系数）就是+1或-1，称变量完全Spearman秩相关。 无论两个变量的数据如何变化，符合什么样的分布，我们只关心每个数值在变量内的排列顺序 如果两个变量的对应值，在各组内的排序顺位是相同或类似的，则具有显著的相关性。 其中 和 分别是观测值 i 的取值的等级， 和 分别是变量 x 和变量 y 的平均等级，N 是观测值的总数量， 表示二列成对变量的等级差数。 2. 数据要求： Spearman 和 Pearson 相关系数在算法上完全相同. 只是 Pearson 相关系数是用原来的数值计算积差相关系数, 而 Spearman 是用原来数值的秩次计算积差相关系数。

中国

简介相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。方法步骤选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

一般使用pearson相关系数多一些，建议以pearson为准。其实很多时候两个的结果都差不多，但偶尔会出现相互矛盾的现象。如果这个时候建议使用pearson，另外，如果数据不正态，有时候是要求使用spearman。另外如果是做相关分析，直接使用在线SPSS软件进行就好，SPSSAU,里面全部都有智能化文字分析图表这些，非常傻瓜，拖拽点一下就完成分析了。读取哪个结果取决于资料的分布，Pearson相关要求两个变量都是随机变量，而且仅适用于二元正态分布资料。如果资料不服从正态分布，应先通过变量变换，使之正态化，再根据变换值计算Pearson相关系数，或者读取Spearman等级相关的结果。

pearson相关系数和spearman相关系数的区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，就是效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

这是两个完全不同的概念，pearson相关是测量两变量相关程度的分析，会得到pearson相关系数。而t检验是检测样本来自的总体是否和样本存在一致的现象，通过得到的t值或对应的概率值p得出最终结论。因此我不知道你说得出来的值是一样的，不知道你得到的是两个什么样的值。

计算Pearson积矩相关系数时，有一些要求和前提条件需要满足：变量类型：Pearson相关系数适用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。因此，要求所计算的变量是连续变量，而不是分类变量或名义变量。数据类型：要计算Pearson相关系数，需要有成对的数据观测值，也就是每个变量都有一组对应的取值。这意味着需要至少有两列数据，每列代表一个变量。线性关系：Pearson相关系数测量的是线性相关性，因此要求变量之间的关系是近似线性的。如果变量之间存在非线性关系，Pearson相关系数可能无法准确反映变量之间的相关性。数据的正态性：Pearson相关系数的计算基于变量的正态分布假设。如果数据不符合正态分布，相关系数的解释和可靠性可能会受到影响。在非正态分布的情况下，可以考虑使用其他非参数相关系数进行相关性分析。数据完整性和可靠性：为了获得准确的相关系数，需要确保数据的完整性和可靠性。缺失数据、异常值或错误数据可能对相关系数的计算结果产生影响。总之，计算Pearson积矩相关系数需要满足变量类型为连续变量、数据类型为成对观测值、变量之间存在近似线性关系、数据符合正态分布假设，并且数据完整性和可靠性得到保证。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

正确答案:D解析：Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。因此r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，比如它们之间可能存在非线性相关关系。

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

【答案】：C本题考查pearson相关系数的取值。若r=0，表明变量间不存在线性相关关系。

如图输入数据： 输入三列变量，第一列命名为变量一，是行所代表的变量，第二列命名为变量二，是列所代表的变量，第三列则是对应某行某列的观察频数。 数据录好后，在spss菜单里选择选择：数据——加权个案，在弹出的的对话框里把频数选入加权变量的框里，如下图： 然后确定，这一步是做卡方检验前必经的步骤。 接下来进行卡方检验，依次选择：分析——描述统计——交叉表，弹出卡方分析的对话框，然后将变量一、二分别选入行变量和列变量，然后点击“统计量”按钮，选择卡方，如下图： 然后OK出结果 一般情况结果看person卡方的值，如果你的某个单元格的期望值小于5，结果需要校正，建议看fisher精确检验的结果，双侧sig<0.05就代表差异显著了，差异显著即表明所检验的两个变量相关。

Pearson相关性分析用于检测两个变量之间的线性关系。它是基于样本数据计算出的，因此至少需要两组数据才能进行分析。但是，较多的数据可以提供更多的信息，从而提高分析的准确性。因此，要想获得较准确的结果，通常需要至少几年的数据。

如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。其计算公式为：

如果是在0.05水平显著，标记为*如果是在0.01水平显著，标记为**如果是在0.001水平显著，标记为***

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson，相关系数和spearman，相关系数的区别，这两个是区别是不大的，一个是系数的升级版，一个是老板，但是这款在市场上都非常认可，认可度非常高，所以使用方面大可放心

显著相关，相关系数是-0.397我经常帮别人做这类的数据统计分析的

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

正值表示两变量正相关，即一个随另一个的增大而增大，减小而减小，变化趋势相同；负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。P>0.05表明没有相关性，P<0.05才有相关性。在有相关性的情况下，再看是否为正负相关，若为负相关，表明一个变量随另一个变量的增大而减小。SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）r值和P值，两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且随着增加而增加。系数的值为1意味着所有的数据点都落在直线上，且随着增加而减少。系数的值为0意味着两个变量之间没有线性关系。更一般的，当且仅当均落在他们各自的均值的同一侧， 则的值为正。 也就是说，如果同时趋向于大于，或同时趋向于小于他们各自的均值，则相关系数为正。 如果趋向于落在他们均值的相反一侧，则相关系数为负。

在做研究的时候遇到Pearson分布系统这个概念。该类分布是由统计学鼻祖Karl Pearson在1895年提出来的。 但是在教科书和文献中出现得很少。 从定义上看，该分布分为8种（0型是正态分布，I型是四参数beta分布，III型是三参数gamma分布，IV有自己的pdf表达式且不属于任何标准的分布，VII就成了t分布），似乎是这些分布的一个大一统分布模型。 在作用上，从Matlab统计工具箱给的功能来看，Pearson系统随机发生器(pearsrnd)主要用于给定一、二、三、四阶中心矩（均值、方差、偏度、峰度）的样本生成，并返回其类型。一些文献中，通过其一、二、三、四阶中心矩解析地给出了pdf的表达式，并应用在了VaR的估计中。 除此之外，我对Pearson系统并没有更深层理解。尤其是不明白： 1. 以上提到的8种分布之间到底是什么关系，为什么可以通过Pearson系统来统一归纳； 2. Pearson分布为什么可以通过输入前四阶中心矩的方法来进行随机模拟（难道只是因为pdf长那个样子吗）。 其模拟的效果有多可靠？ 信息有多完整？ 3. 除了通过前四阶中心矩随机模拟，Pearson分布是否还有其他方面的应用？

通常情况下默认用pearson相关系数，数据分布呈现出不正态时用Spearman相关系数。如使用spssau系统进行分析，可在相关分析下选择pearson系数或Spearman系数，同时结合智能文字分析可快速对数据进行解读。

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。　　 相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。 　　 通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度： 　　 相关系数 0.8-1.0 极强相关 　 0.6-0.8 强相关 　 　0.4-0.6 中等程度相关 　　 0.2-0.4 弱相关 　　 0.0-0.2 极弱相关或无相关

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

这个是一个出版社。中文翻译成培生。培生教育出版集团（Pearson Education）是教育类出版物出版社，旗下品牌有Addison-Wesley、BBC Active、Bug Club、eCollege、Fronter、朗文出版社、MyEnglishLab、Penguin Readers、Prentice Hall、Poptropica和Financial Times Press。

皮尔逊相关系数衡量的是一种线性相关程度的大小，取值位于-1和1之间。大于0是正相关，小于0是负相关。相关系数 0.8-1.0 极强相关；0.6-0.8 强相关；0.4-0.6 中等程度相关；0.2-0.4 弱相关；0.0-0.2 极弱相关或无相关”

相关分析目前主要有四种。pearson相关分析是用来分析两连续型变量的相关性的。此外Spearman方法是分析等级资料和连续型变量或者两连续型变量间的相关性，该方法对数据的分布类型没有要求。kendall是用来分析两等级资料的相关性。最后是cramer‘V 这个方法适用于分析两无序分类变量间的相关系数，无法判断方向，值范围0到1。

【答案】：A、E本题考查相关系数。Pearson相关系数的取值范围在-1和1之间，选项B错误。决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，选项C错误。当Pearson相关系数r=0时，只表示两个变量之间不存在线性相关关系，不能说明两个变量之间没有任何关系，二者可能存在非线性相关关系，选项D错误。

这很正常的事情啊，相关系数是表面两个变量之间相关性的强弱，而P值表示显著性的大小，显著性是指在总体中与样本的相似程度（专业术语不是这样说的，这里说的通俗点，便于你理解）。如果概率P值越小，那就说明总体和样本的情况越相似，即在总体中也存在样本中的现象，即总体中两个变量的相关性也比较弱。现在可以明白不？^_^

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 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。Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

相关系数主要分为Pearson、Spearman相关系数 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 Pearson 相关评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时，这两个变量具有线性关系。 Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中，变量倾向于同时变化，但不一定以恒定的速率变化。 因此Pearson相关系数与Spearman相关系数区别主要在于Pearson 相关系数只度量线性关系。Spearman 相关系数只度量单调关系。 参考： https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/correlation-and-covariance/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/

【答案】：CPearson相关系数的取值范围在+1和-1之间，即-1≤r≤1。若0＜r≤1，表明变量X和Y之间存在正线性相关关系；若-1≤r＜0，表明变量X和Y之间存在负线性相关关系；若r=1，表明变量X和Y之间为完全正线性相关；若r=-1，表明变量X和Y之间完全负线性相关。

　　金融时报的拥有者Pearson公司本财年扭亏为盈　　1月17日，世界最大的教育出版商，金融时报的拥有者Pearson公司宣布了本财年前9个月公司的经营业绩，其中金融时报业务部门广告收入增长良好，本财年已经扭亏为盈。此前，该部门已连续三年亏损，由于前几年财经类广告收入不断下降，至2004年底，金融时报部门已有累计900万英镑（1590万美元）的营业亏损。同时，教育类图书出版业务也有强势增长，增长率达到17%。这主要是因为去年美国很多学区的学校采用了新教材，而前几年由于税收收入不足，学校教材一直没有更新换代。出版大众类图书的Penguin出版社也表现不错，前9个月中收入增长了2%。Pearson经营业绩的良好表现也带来股价的上升，1月5日达到了近3年来最高点--704便士每股。而公司竞争对手McGraw-Hill则对2006年美国教材类书籍的销售前景不看好，并在日前的一份公告中陈述了此观点，这又部分地导致 Pearson股价有所下调。　　Pearson公司股东希望卖掉《金融时报》　　2006年2月26日，世界最大的教育出版商，金融时报的拥有者Pearson公司(Pearson Plc.)受到了来自股东的压力，股东希能卖掉《金融时报》。一个股东认为《金融时报》的盈利情况让它更像一个装饰品。而Pearson的最大的股东去年也曾质询Pearson问什么继续持有与主要的出版业务并不相关的《金时报》业。《金融时报》与他所能创造的价值相比占用了管理层太多的经历，在连续三年6400万英镑的亏损后05年可能盈利500万英镑。《金融时报》可能卖到多达5亿英镑，由鲁波特默多克领导的新闻集团也是有兴趣的收购者之一。

正确答案:B解析：本题考查Pearaon相关系数。Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。如果变量x、r的相关系数r=1，则表示两者完全正线性相关；如果r=0．表示x、y之间不存在线性相关关系；如果r=-l，表示x、y之间为完全负线性相关。

SPSSAU提供了三种相关系数，分别是Pearson、Spearman，Kendall相关系数：如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。

r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。世界上很多事情都是存在一定的相关联系，因此我们往往需要对两个或多个变量进行相关性分析。如果两个变量都是连续性的变量，就可以用Pearson 分析方法。

卡方检验，使用在线spss即可分析。录入格式：放入分析项，点击分析即可。

正或负相关

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度。显著性越小说明相关程度越高。显著性小于0.05则为显著先关，小于0.01则为极显著相关。大于0.05则说明不相关，或者相关性不强，也可以简单理解为不相关。扩展资料：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8-1.0 极强相关0.6-0.8 强相关0.4-0.6 中等程度相关0.2-0.4 弱相关0.0-0.2 极弱相关或无相关参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料注：1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearmanspearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 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。Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。1、pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。2、spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。扩展资料：相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。参考资料：百度百科-相关系数

在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表...在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall"s tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall"s tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 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。 Kendall"s相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的等级序数为1 ，最大的为N，若并列等级时，则平分共同应该占据的等级，如，平时所说的两个并列第一名，他们应该占据1，2名，所以它们的等级应是1.5,又如一个第一名，两个并列第二名，三个并列第三名，则它们对应的等级应该是1,2.5,2.5,5,5,5,这里2.5是2,3的平均，5是4,5,6的平均。 肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。该方法同样适用于让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物所得的数据资料，只不过评定时采用对偶评定的方法，即每一次评定都要将N个事物两两比较，评定结果如下表所示，表格中空白位（阴影部分可以不管）填入的数据为：若i比j好记1，若i比j差记0，两者相同则记0.5。一共将得到K张这样的表格，将这K张表格重叠起来，对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据，这些数据记为γij。 正态分布的相关检验 对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。 进行方差齐次性检验使用F检验。对应的零假设是：两组样本方差相等。P值小于0.05说明在该水平上否定原假设，方差不齐；否则两组方差无显著性差异。 U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。在这种情况下总体方差通常是已知的。 虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同，但在小样本（样本数n）=30作为大样本）且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。 均值检验时不同的数据使用不同的统计量 使用MEANS过程求若干组的描述统计量，目的在于比较。因此必须分组求均值。这是与Descriptives过程不同之处。 检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异，用One-Sample T Test 单样本T检验过程。 检验两个不相关的样本是否来自来具有相同均值的总体，用Independent-Samples T test 独立样本t检验过程。 如果分组样本不独立，用Paired Sample T test 配对t检验。 如果分组不止两个，应使用One-Way ANOVO一元方差分析（用于检验几个独立的组，是否来自均值相等的总体）过程进行单变量方差分析。 如果试图比较的变量明显不服从正态分布，则应该考虑使用一种非参数检验过程Nonparametric test. 如果用户相比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs功能。 当样本值不能为负值时用右侧单边检验。

相关性（correlation）是指两个随机变量之间的关系，可以衡量两个变量间关系的强弱和方向。一般我们常用的是皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数。 皮尔森相关系数（pearson correlation coefficient, PCC）是衡量两个连续型变量的 线性 相关关系。 斯皮尔曼相关系数（spearman"s rank correlation coefficient, SCC）是衡量两变量之间的单调关系，两个变量同时变化，但是并非同样速率变化，即并非一定是线性关系。 某些情况下两种结果是一致的： 当不完全是线性关系时： 另外，当有离群点时，两者的处理是明显不同的。创建一个数据集，并且加上离群点： 相关系数输出： 即在没有离群点的时候，两者都是0.44；但是当存在离群点之后，pearson系数变成了0.69，但是spearman仍是0.44。spearman系数会考虑这种存在离群点的情况，更加稳定。 参考： (1) https://stats.stackexchange.com/questions/11746/what-could-cause-big-differences-in-correlation-coefficient-between-pearsons-an (2) https://support.minitab.com/en-us/minitab-express/1/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/a-comparison-of-the-pearson-and-spearman-correlation-methods/ 欢迎大家关注啊！

返回皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 PEARSON(array1, array2) PEARSON 函数语法具有下列参数： 复制下表中的示例数据，然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。 要使公式显示结果，请选中它们，按 F2，然后按 Enter。 如果需要，可调整列宽以查看所有数据。

显著相关，在0.01的显著性标准下。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。但需要注意的是，数据是离散变量时进行对数变换要额外小心！(Why)为什么需要做数据变换？从直观上讲，是为了更便捷的发现数据之间的关系（可以理解为更好的数据可视化）。举个栗子，下图的左图是各国人均GDP和城市人口数量的关系，可以发现人均GDP是严重左偏的，并且可以预知在回归方程中存在明显的异方差性，但如果对GDP进行对数变换后，可以发现较明显的线性关系。为什么呢？因为我们度量相关性时使用的Pearson相关系数检验的是变量间的线性关系，只有两变量服从不相关的二元正态分布时，Pearson相关系数才会服从标准的t-分布，但如果变量间的关系是非线性的，则两个不独立的变量之间的Pearson相关系数也可以为0.所以，数据变换后可以更便捷的进行统计推断(t检验、ANOVA或者线性回归分析)。例如通常构造估计量的置信区间时是使用样本均值加减两倍标准差的方式，而这就要求样本均值的分布是渐近正态分布，如果数据呈现出明显的偏度，则此时使用上述统计推断方式就是不适用的；另外，最经典的例子就是回归分析中的异方差性，误差项的方差随着自变量的变化而变化，如果直接进行回归估计残差的方差会随着自变量的变化而变化，如果对变量进行适当变换，此时残差服从同一个正态分布。作者：五雷链接：/question/22012482/answer/21357107来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

PTE学术英语考试，英文名称Pearson Test of English Academic（PTE Academic)。它为那些需要学术英语的机构例如大学，高等学府以及政府部门提供了一个真实的衡量考生能力的工具。为需要通过英语考试获得赴英语国家学习机会的非英语国家的学生提供了一种新的选择。PTE学术英语考试融合了听说读写四种考试形式，考试时间为独立的三小时，所有听说读写四项技能的考核均在三小时内完成。考试分为三部分，口语与写作部分、阅读部分和听力部分。通过电脑自动评分，避免人为因素带来的不公正性。总分90分，分为6个分数等级，考试成绩5个工作日内网上可查。成绩两年内有效。适用性：PTE学术英语考试是世界领先的基于计算机的英语测试，用于留学及移民。考生通常在5个工作日内就能收到考试成绩。时效性：考生可在每月的固定考期选择考试时间；在考位已满或考试时间不合适的情况下，还接受教育机构（非个人）申请加开专属考位。专业性：被澳洲政府接受并用于申请签证，被成千上万的来自英国，澳洲，美国，加拿大，新西兰及爱尔兰的大学认可，包括哈佛，耶鲁及欧洲商学院。

1、衡量内容Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，用来衡量定距变量间的线性关系。spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。2、计算公式Pearson相关系数：spearman相关系数：3、特点：Pearson相关系数：相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。spearman相关系数：斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。参考资料来源：百度百科-Pearson相关系数参考资料来源：百度百科-spearman相关系数

两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。

要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差（Covariance），协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标，如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小，那么这两个变量的协方差就是正值，反之相反，公式如下： Pearson相关系数公式如下： 由公式可知，Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的，虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度（协方差大于0的时候表示两者正相关，小于0的时候表示两者负相关），但是协方差值的大小并不能很好地度量两个随机变量的关联程度，例如，现在二维空间中分布着一些数据，我们想知道数据点坐标X轴和Y轴的相关程度，如果X与Y的相关程度较小但是数据分布的比较离散，这样会导致求出的协方差值较大，用这个值来度量相关程度是不合理的，如下图： 为了更好的度量两个随机变量的相关程度，引入了Pearson相关系数，其在协方差的基础上除以了两个随机变量的标准差，容易得出，pearson是一个介于-1和1之间的值，当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间是正相关的，相关系数大于0；如果一个变量增大，另一个变量却减小，表明它们之间是负相关的，相关系数小于0；如果相关系数等于0，表明它们之间不存在线性相关关系。《数据挖掘导论》给出了一个很好的图来说明： 从泛函分析的角度看，相关系数就是两个n维随机向量夹角的余弦值，取值都为-1～1，越接近1，向量夹角越小，两个向量的正相关性就越大。相关系数的公式其实也是向量夹角的余弦公式：cos(a,b)=a·b/(|a|*|b|) 为啥通常会假设为正态分布呢？因为我们在求皮尔森相关性系数以后，通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验，而 t检验是基于数据呈正态分布的假设的。 Spearman秩相关系数是一个非参数性质（与分布无关）的秩统计参数，通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数，在实际计算中，有更简单的计算 的方法。假设原始的数据 , 已经按从大到小的顺序排列，记 是 在 中的大小排名名次， 是 在 中的大小排名名次， 是x名次均值， 是y名次均值，n为数据对个数。则Spearman秩相关系数为： 假设两个随机变量分别为 （也可以看做两个集合），它们的元素个数均为N，两个随即变量取的第 i（1<=i<=N）个值分别用 、 表示。x与y中的对应元素组成一个元素对集合 ，其包含的元素为( , )（1<=i<=N）。当集合xy中任意两个元素( , )与( , )的排行相同时（也就是说当出现情况1或2时；情况1： > 且 > ，情况2： < 且 < ），这两个元素就被认为是一致的。当出现情况3或4时（情况3： > 且 < j，情况4： < 且 > ），这两个元素被认为是不一致的。当出现情况5或6时（情况5： = ，情况6： = ），这两个元素既不是一致的也不是不一致的。 公式一： 其中C表示xy中拥有一致性的元素对数（两个元素为一对）；D表示XY中拥有不一致性的元素对数。 注意：这一公式仅适用于集合x与y中均不存在相同元素的情况（集合中各个元素唯一）。 公式二： 注意：这一公式适用于集合x或y中存在相同元素的情况（当然，如果x或y中均不存在相同的元素时，公式二便等同于公式一）。 其中C、D与公式一中相同； N1、N2分别是针对集合x、y计算的，现在以计算N1为例，给出N1的由来（N2的计算可以类推）： 将x中的相同元素分别组合成小集合，s表示集合x中拥有的小集合数（例如x包含元素：1 2 3 4 3 3 2，那么这里得到的s则为2，因为只有2、3有相同元素），Ui表示第i个小集合所包含的元素数。N2在集合y的基础上计算而得。 公式三： 注意：这一公式中没有再考虑集合X、或Y中存在相同元素给最后的统计值带来的影响。公式三的这一计算形式仅适用于用表格表示的随机变量X、Y之间相关系数的计算（下面将会介绍）。 参考： https://blog.csdn.net/u011089523/article/details/53056829 非参数相关（指 spearman和hendall）的表达能力相对较弱，因为它们在计算中使用的信息较少。在Pearson的情况下，相关性使用有关均值和均值偏差的信息，而非参数相关性仅使用序数信息和成对分数。 在非参数相关的情况下，X和Y值可能是连续的或有序的，并且不需要X和Y的近似正态分布。但在皮尔逊相关的情况下，它假定X和Y的分布应该是正态分布，并且也应该是连续的（因此做spearman之前要做一些对数变换之类的尽量接近正态分布）。 在正常情况下，Kendall相关性比Spearman相关性更强健和有效。这意味着当样本量较小或存在一些异常值时，首选Kendall相关。 相关系数是测量 线性 （皮尔逊）或 单调 （Spearman和Kendall）关系。 在线性关系中，所有相关系数均为1。 在指数关系中，只有两个非参数相关系数为1或-1。 在对数关系中，结果与指数关系相同。 在对称的U形关系中，所有相关系数均为零 在所有情况下，Kendall相关系数的绝对值均小于其他绝对值。 可以看出，肯德尔相关性比其他相关性更为保守。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数

随着出版物印刷设备的不断发明和应用，出版物的种类和印数大为增加。到19世纪初，出版物的推销和发行工作逐渐从印刷出版者的手里转移到书商手里，图书出版商开始同印刷商与书商区别开来，出版社成了一项特殊的独立行业。大多数出版商自己购置印刷设备，向作者征求稿件，然后把产品交给书商出售。18世纪末和19世纪初西方各国特别是英国、美国等又出现了一大批出版社，著名的有：德国的贝克出版公司(1763)、布罗克豪斯出版公司(1805)；英国的托马斯·纳尔逊父子出版有限公司(1789)、威廉·布莱克伍德父子出版有限公司(1804)、布莱克出版有限公司(1807)、布莱基父子出版有限公司 (1809)、 威廉·柯林斯父子出版有限公司(1819)；法国的加尼耶出版公司(1833)、普隆出版公司(1854)；美国的利平科特出版公司(1792)、约翰·威利父子出版公司(1807)、哈珀与罗出版公司(1817)、普特南父子出版公司(1840)、查尔斯·斯克里布纳父子出版公司(1846)等。到19世纪中叶，随着新的印刷技术的出现，出版业中开始了资本集中和出版、印刷企业的专业化过程。从20世纪初起，这一过程更加强了。有些大的出版公司雇员有1000多人，有专门管理生产、市场和会计业务的部门。第二次世界大战以后，随着不断出现的新学科的需要和照相排版技术、胶印技术的普遍采用以及其他大众传播手段的发展，出版社的门类和数量大大增加。根据联邦德国绍尔出版公司1985年出版的《国际出版商指南》统计，世界各国图书出版社、期刊出版社、计算机软件出版社和参与出版活动的团体在内的出版机构约有160436家。其中，美国、苏联、英国、法国、日本、荷兰、联邦德国等国的出版社数目约占当前世界出版社总数的60%。

[英格兰人姓氏] 皮尔森。取自父名，来源于Pearce，含义是“皮尔斯之子”（son of Pearce）

1、定义不同Pearson相关系数被定义为他们的协方差除以标准差的乘积；Spearman相关性系数被定义为秩（有序）变量之间的Pearson相关系数。2、线性不同pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。pearson相关系数是线性相关关系。spearman相关系数呈现非线性相关。3、连续性不同pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。pearson相关系数呈现连续型正太分布变量之间的线性关系。spearman相关系数不要求正太连续，但至少是有序的。4、使用情况不同pearson相关是最常见的相关公式，用于计算连续数据的相关，比如计算班上学生数学成绩和语文成绩的相关可以用Pearson相关。而spearman相关是专门用于分析顺序数据的，就是那种只有顺序关系，但并非等距的数据，比如计算班上学生数学成绩排名和语文成绩排名的关系。

可以。Pearson反映的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。Pearson，即皮尔森相关系数，也称皮尔森积矩相关系数，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大。若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r的绝对值越大表明相关性越强，若r=0，表明两个变量间不是线性相关。

Pearson是美国的一个著名出版社。Pearson出版的读物范围不广，但每类读物的品种丰富而且多样，并且在质量上得到充分的保证。在教育类书籍出版方面，其不仅通过自己世界领先的技术中心，数字实验室的在线平台研究开发教育类读物，还推出了“培生的选择”这一创新的服务。在当今社会越来越重视个性化需要的市场环境下读者可以根据自己的需要进行产品的挑选。培生在质量上对产品也具有较高的标准，慎重挑选每一位签约作家，开发先进的技术实验室，使消费者能够在产品质量上具有一定的可识别性。扩展资料：Pearson通过建立长期的为英语教育工作服务的形象使消费者对其产品拥有较大的信赖度。同时，作为拥有超过百年历史的培生集团，其品牌影响力也是其产品差别化的主要来源。在Pearson旗下的品牌中，朗文是中国消费者最为熟悉的品牌。这个以英语教育为主营业务的集团，通过其原版读物版权的输出，与教育局共同进行英语教材的开发，在中国具有相当的品牌影响力。在朗文词典、大学英语、牛津教材等英语优秀书籍的影响下，消费者对其的差别化已经具有一定的认可度。Pearson拥有充分的资源，在先进的技术的支撑下，有足够的能力采取的差别化竞争战略。Pearson能够提供独特的产品，能够以技术、品牌形象以及附加特性来强化产品，增加消费者价值，使消费者愿意支付较高的价格。不过，Pearson在得到更多用户忠诚度的同时差别化战略也具有一定的缺陷。 中国的市场环境不稳定性因素太多，盗版现象很严重，使得其一定范围内的产品差别化容易被模仿。同时，为了应对这一现象，加速持续的差别化也会抬高其研究费用，影响其产品成本。因此，正确了解市场的参与度，协调好两者之间的关系是至关重要的。参考资料来源：百度百科-培生教育集团

卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test)卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 Pearson"s chi-square (χ2) test is the best-known of several chi-square tests – statistical procedures whose results are evaluated by reference to the chi-square distribution. Its properties were first investigated by Karl Pearson. In contexts where it is important to make a distinction between the test statistic and its distribution, names similar to Pearson Χ-squared test or statistic are used.

卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test) 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. Pearson"s chi-square (χ2) test is the best-known of several chi-square tests – statistical procedures whose results are evaluated by reference to the chi-square distribution.Its properties were first investigated by Karl Pearson.In contexts where it is important to make a distinction between the test statistic and its distribution,names similar to Pearson Χ-squared test or statistic are used.

歌曲名:New Girl歌手:Duke Pearson专辑:Introducing Duke Pearson S Big BandI want a new girl, the kind everybody wantsThe kind that"d shout it out and then we laugh it offI"ll be her terrorist and she will be my looterEye of Fatima painted on her motor scooter and...She puts on eye-shadow, a deeper shadeA deeper shade of blueAnd then she gets in bed with youI want a new girl who will show me how to have a good timeAnd get closer to my life"s designIn the darkness, candlelight across my faceI feel myself fall into grace and...She puts on eye-shadow, a deeper shadeA deeper shade of blueAnd then she gets in bed with youMan sometimes I get to feeling so left outAnd then I"m here again, I"m crying in my beer againLoneliness closes down like a jailThis is a lonely tale I"m singing in my jail cellShe"s got a smile so wide, she eats the painThe pain I"m going throughAnd then she gets in bed with you!She"s brand newShe"s brand newShe"s brand newWe walk Manhattan in a dark silver suitIn the blowing wind, no demons persecutedAnd in the darkness, candlelight across my faceIn my mind I see...She"s got a smile so wide, she eats the painThe pain I"m going throughAnd then she gets in bed with youYou know she"s brand newYou know she"s brand newYou know she"s brand newMan sometimes I get to feeling so left outBut then I"m here again, I"m crying in my beer againLoneliness closes down like a jailThis is a lonely tale, this is a jail cell!She puts on eye-shadow, a deeper shadeA deeper shade of blueI"m very pleased in meeting youShe"s got a smile so wide, she eats the painThe pain I"m going throughAnd then she gets in bed with you(panting)More, more, more!More, more, more!http://music.baidu.com/song/2946800