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【求助】关于两种检测方法相关性、一致性与差异性的统计分析问题
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这个帖子发布于5年零166天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
比较分析两种检测方法的相关性。将所有数据直接进行相关性分析时其相关系数高达0.95，可是再根据一种方法的该检测结果定量，将样本分层，分为低定量，中定量，高定量组，再比较其相关性，却发现各层相关性均明显低于整体相关性。？？？高的只有0.83，低的是0.5 这是什么原因造成的呢？是不是不应该进行相关性分析啊。我另外用配对T检验，非参数检两相关样本检验均分析了，其差异是没有统计学意义的。整体来说，对同一份样本，两者的差值在0左右波动。几乎呈对半分布。这是否会影响分层结果的相关性，如何解决这个问题呢。求高手解答！万分感谢
不知道邀请谁？试试他们
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liuke0630 请问你的数据是定量数据嘛？大侠哥，我还以为您要指导我呢。咋一直没有下文了。有知道的大侠帮帮忙啊。我请教师兄，师兄说这个样本量变小导致的相关性降低。但是我通过另外的一个分层方法，其相关性还是围绕0.95左右。为什么啊？
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嗯，收获颇大。非常感谢大侠指导
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关于丁香园相关性分析
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请教一个关于相关性和样本量的问题
大家好.我在学习当中碰到一个关于相关性的问题,想请教一下大家. 对于像样本均值这样对总体均值的估计量来说,一般随着样本的增加,样本均值会趋近于总体均值. 好像可以给出趋近的速度，在某种情况下是个指数函数。那么对于相关系数(pearson correlation coefficient)或者是协方差(covariance),样本相关系数也应该是对总体相关系数的无偏估计。那么样本相关系数或者样本协方差，是如何随着样本量的增加而趋近总体相关系数或者协方差的呢？趋近的速度是什么？
这个问题的现实意义是对样本做相关性分析，在生物学研究中通常样本量的扩大是一个问题。另外一个地方是对时间序列分析来说,通常会涉及到一个对非稳态信号的detrending问题。从 stationarity的角度来讲，缩小时间序列分析的窗口，也就是减少样本的含量可能是一个简单的detrending的方法。但是这样的结果会对相关性有哪些影响呢？
请大家如果有对以上问题比较熟悉的话给与我指导，或者推荐相关的研究文章。
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等于没回答，呵呵
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　　肺癌的确切病因至今尚欠了解。经过多年的大量调查研究，目前公认下列因素与肺癌的病因有密切关系。
　 （一）吸烟 根据各国的大量调查资料都说明肺癌的病因与...
你好， 你现在的情况不用担心，是可以在2岁以上的吃的。
意见建议：建议你加强营养，多喝水的，注意体温的变化的，祝你生活愉快的。
其实就吃一片的话 影响宝宝的几率并不大的 在加上都做了产检的话 显示宝宝正常 那么对宝宝的伤害并不会有的 所以不要担心的 。
血压长期增高致肾脏细小动脉硬化，会逐渐影响肾脏功能。高血压病早期仅有肾小动脉痉挛，而临床上一般没有明显的泌尿系统症状;到后期，高血压可促进肾小动脉发生玻璃样变性或肾小...
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几个相关性分析方法的区别与使用条件
现在要评价某种橡胶室内加速老化模拟试验以及自然暴晒老化试验的相关性。试验数据有该橡胶材料在两种条件下各个周期的物性参数（如色差、光泽度、表面硬度、拉伸强度、撕裂强度等等）。
该题抽象为数学即为两组多变量时间序列之间的相关性问题。请教各位大侠，这类相关性怎么求，用主成分分析、典型性相关分析、因子分析、还是灰色关联度分析，或者其他的什么方法？主成分、典型性、因子分析等是不是要求数据样本为某种数学上的分布（如正态分布），总之貌似不能对一列随时间变化的数据进行分析吧？灰色相关度应该是比较适合分析变化率间的相关性的，但是对多元变量间的相关性怎么求，大侠们有没有资料！
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我现在考虑用典型性相关、主成分分析、因子分析等，但是不清楚这一类统计分析对样本数据的要求，是任何多元变量都可以用这类方法吗？
我现在考虑使用典型性相关、主成分分析、因子分析等，但是对其使用条件不清楚。是所有的多元变量之间的相关性都可以用这些方法分析吗？对样本数据没什么限制吗？
不同相关分析的方法对源数据还是有要求，比如要求诸如随机取样，具体参见专业文献或书籍吧。
你好，请问一下，同一组数据用spss 做 person相关分析得出来的相关系数和用excel做标准曲线得出的相关系数不一样，这两者有什么区别呢？
您好，这一问题我并没有涉及过。如果您找到的答案，烦请告诉我一下。
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