秩相关系数,亦称为“等级相关系数”,是反映等级相关程度的统计分析指标。常用的等级相关分析方法有Spearman相关系数和[1]等。
如果秩相关系数为正,则随着的增加而增加;如果秩相关系数为负,则随着的增加而减小;如果秩相关系数为0,则表示随着的增加,没有增大或减小的趋势。当和越来越接近严格单调的函数关系时,秩相关系数在数值上就越来越大。当秩相关系数为1或者-1时,就表明和
之间严格单调增加或者严格单调减小[2]。
在实际应用中,有时获得的原始资料没有具体的数据表现,只能用等级来描述某种现象,要分析现象之间的相关关系,就只能用秩相关系数。
秩相关系数的计算步骤如下:
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:
其中:秩相关系数记为,
为两变量每一对样本的等级之差,即变量
与
的差值,
为样本容量。
秩相关系数与相关系数一样,取值-1到+1之间,为正时表示正相关,
为负时表示负相关,
等于零时表示相关为零。但与相关系数不同的是,它是建立在等级的基础上计算的,较适用于反映序列变量的相关。
例如,2003年中国大陆各省(直辖市、自治区)的GDP()和总人口(
)数据及其位次,可以计算出来,将相应数据代入公式,就可以计算它们之间的秩相关系数。
即:GDP(
)与总人口(
)之间的秩相关系数为0.7847。
统计量为:
将的绝对值同spearman相关系数统计表中的临界值
进行比较。如果
,则表明变化趋势有显著意义;如果
,则表明变化趋势没有显著意义;如果
为正值,则表明有上升趋势;如果
为负值,则表明有下降趋势。秩相关系数
检验的临界值表如下:
表1.秩相关系数检验的临界值表
n | 显著水平α | n | 显著水平α | ||
0.05 | 0.01 | 0.05 | 0.01 | ||
4 | 1.000 | -- | 16 | 0.425 | 0.601 |
5 | 0.900 | 1.000 | 18 | 0.399 | 0.564 |
6 | 0.829 | 0.943 | 20 | 0.377 | 0.534 |
7 | 0.714 | 0.893 | 22 | 0.359 | 0.508 |
8 | 0.643 | 0.833 | 24 | 0.343 | 0.485 |
9 | 0.600 | 0.783 | 26 | 0.329 | 0.465 |
10 | 0.564 | 0.746 | 28 | 0.317 | 0.448 |
12 | 0.456 | 0.712 | 30 | 0.306 | 0.432 |
14 | 0.456 | 0.645 | -- | -- | -- |
注:代表样本个数,
代表不同的置信水平,也称显著性水平,表中的数值为临界值。