等距分组和不等距分组有什么区别

发表时间：2024-07-25 16:15:11 来源：网友投稿

单项变量数列亦称单项数列、分组数列。按每个变量值分别列组形成的变量数列。按出勤天数的分组及各组所包含的人数就组成了一个单项变量数列。

它的组数等于数量标志所包含的变量值的数目，不存在组距的问题。一般在变量值较少且变异幅度不太大的情况下采用。

组距式变量数列简称组距数列，是指在变量数列中的每一个组，并不是由一个变量值来表示，而是由表明一定变动范围或表示一定距离的两个变量值所形成的数列。

组距式变量数列又可分为：等距式数列与不等距式数列；开口式数列与封闭式数列等。

扩展资料：

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。

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。两次考试的排名数据适用于spearman相关。

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。

在统计学中以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。

它是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。如果数据中没有重复值，并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为＋1或−1。

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