相关性分析自动求解器

# 1、作用

相关性分析有众多方法，主要是基于变量的定量定类属性去选择相对应的方法。
（一）对于定量变量：
（1）两两比对-
Pearson相关系数（适用于定量数据，且数据满足正态分布）；
Spearman相关系数（数据不满足正态分布时使用）；
Kendall's tau-b等级相关系数 数据为有序的定类变量。
（2）总体比对-
Kendall一致性检验用于多组定量数据整体的一致性检验，即相关程度分析；
组内相关系数(ICC)用于检测具有确定相关关系的个体间某种定量属性的相似程度,也可用于评价不同方法的一致性。
（二）对于定类变量：
（1）两两比对
简单Kappa：适用于两两纯定类数据（无序）；
线性加权Kappa：适用于两两有序定类数据；
平方加权Kappa：同线性加权，但加重了有序定类的级别差异；
Flesis Kappa：适用于三组以上的定类数据；
（2）总体比对
Cochran's Q 检验用于多组二分类离散数据的一致性检验，即相关程度分析；
组内相关系数(ICC)用于检测具有确定相关关系的个体间某种定量属性的相似程度,也可用于评价不同方法的一致性；
Flesis Kappa用于分析三组以上的离散数据的一致性；

# 2、输入输出描述

输入：若干待分析的定类变量和定量变量。
输出：合适的相关性分析方法以及对应的结果。

# 3、操作教程

Step1：在相关性分析模块中选择【相关性分析自动求解器】；
Step2：将待分析变量拖入检验变量设置框内（要求变量类型一致，即全为定量或全为定类，且变量数不要超过10个）；
Step3：点击确定进行分析方法的选择；

Step4：选择了两两对比还是全部对比
Step5：选择了两两对比或全部对比列出来的方法
Step6：点击开始分析，或者返回修改分析变量；

# 4、注意事项

• 相关性自动求解器要求变量类型一致，即全为定量或全为定类。
• 待分析变量不可超过10个。