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Pearson相關系數的問題

雖然看起來，Pearson相關系數簡直是完美無瑕了！其實不然，Pearson相關系數也存在一些問題。

首先，Pearson相關系數的前提條件是要兩個變量滿足近似正态分布。這要求在計算相關系數前，要作正态性檢驗。而且，多數情況下變量不一定滿足正态分布的，這就無法使用Pearson相關系數。

其次，Pearson相關系數是在方差和協方差的基礎上得到的，對離群值比較敏感。如下圖所示的散點圖，除右上角一個離群值外，其餘數據點呈明顯的線性相關關系，但真實計算出來的Pearson相關系數r=-0.283，P=0.214，顯然Pearson相關系數無法正确衡量X和Y的線性相關性。

所以，為了解決這幾個問題，後來數據科學家們又定義了其它幾種相關系數公式。

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相關系數種類

常用的相關系數主要有三種：Pearson相關系數、Spearman秩相關系數和Kendall τ相關系數。

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Pearson相關系數

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Spearman秩相關系數

Spearman Rank相關系數，即斯皮爾曼秩相關系數（Spearman Rank Order Correlation Coefficient,簡稱SROCC），是英國心理學家、統計學家斯皮爾曼根據積差相關的概念推導而來的。

在Peaarson相關系數中，所有的數據都要參與公式計算，特别是離群值的存在，導緻相關系數的計算不準确。為了避免離群值的影響，在Spearman等級相關系數公式中，并不是采用原始的數據對（xi，yi）來計算，而是利用數據的秩對（Ui，Vi）來定義相關系數。将Pearson相關系數的計算公式中的x和y用相應的秩代替即可得到Spearman相關系數，其公式如下：

顯然，Spearman秩相關系數是利用兩變量的秩大小作線性相關分析，對原始變量的正态分布不作要求，屬于非參數統計方法；而且采用秩來計算，避免離群值對相關系數的影響，适用範圍要廣。

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Kendallτ相關系數

Kendall Rank相關系數，即肯德爾秩相關系數（KROCC），常用希臘字母τ（tau）表示，也是用于度量定序型變量間的線性相關關系，與Spearman秩相關系數基本類似。

但與Spearman相關系數不同的是，Kendallτ相關系數使用秩的同序對（concordant pairs）數目U和異序對（discordant pairs）數目V來計算相關系數。

什麼叫做同序對？即兩個變量的秩同時增大的秩對。

如下所示，假定變量X和變量Y的秩如下，先将X秩按升序排列，然後觀察Y秩，顯然變量Y的秩随變量X的和失同步增大的Y的秩對有（2，3），（2，4），（2，5），（3，4），（3，5），（1，4），（1，5），（4，5），即同序對的數目U共有8對；而變量Y的秩未随變量X的秩同步增大的Y的秩對有（2，1），（3，1），即異序對V共有2對。

Kendall 相關系數公式有三個，

τa公式适用于數據集中不存在相同數值的情況（即秩是唯一的）。

τb公式适用于數據集中存在相同數值的情況（即秩有重複的）。如果數據集中不存在相同的數值，則τb公式等同于τa公式。

τc公式沒有考慮相同數值帶來的影響，适用于用表格表示的兩變量間相關系數的計算。

Kendall檢驗是一個無參數假設檢驗，使用計算而得的相關系數去檢驗兩個變量的相關顯著性，其顯著性檢驗的統計量為Z統計量，其數學定義為：

在樣本容量n充分大時，Z統計量近似服從标準正态分布，即N（，1）。

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相關系數選擇

如上所述，這三種相關系數計算的公式和原理是不相同的。

Pearson相關系數，适用于連續型變量，且要求兩變量呈正态分布，或接近正态分布，至少是單峰的對稱分布。

Spearman秩相關系數，适用于定序型變量，或者不滿足正态分布的連續型變量。

Kendallτ相關系數，适用場景與Spearman秩相關系數相同。

所以，當變量服從正态分布時，使用Pearson相關系數比其它系數要準确些。

Spearman相關系數和Kendall相關系數，是在數據的相對大小（等價于秩的相對大小）的基礎上得到的，是一種更為一般性的非參數方法，對離群值更穩健（即受離群值影響較小），度量的主要是變量之間的同步增長變化關系。可以這麼理解，即使不是線性相關，隻要是單調變化關系都可以用Spearman相關系數和Kendall相關系數計算。

Kendallτ相關系數，主要描述的是兩組數單調性特征，它不依賴于線性假說，任何一種單調變化（線性或非線性）的關系都可以采用Kendallτ來描述。

所以，在某種程度上，Spearman相關系數和Kendall相關系數比起Pearson相關系數來說更具有通用性。

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