以下內容轉載自李東同撰寫的《醫(yī)用咖啡俱樂部》微信官方賬號(medieco-ykh)。
遇到兩個連續(xù)變量的相關分析，相信很多人會馬上想到皮爾森相關分析?？催^我們之前推文的人應該知道，皮爾森相關分析有對應的適用條件，比如兩個變量符合二元正態(tài)分布。
但是我們經常會遇到復雜的數據，比如實驗室檢測結果超過上限(比如結果> 500)，數據嚴重不符合正態(tài)分布，療效評價指標是有序的等級變量等。這時可以考慮另一種測試方法——斯皮爾曼相關。本期《科研加油站》，我們將系統(tǒng)全面地了解這種相關性分析方法。
問題和數據
研究人員打算分析45-65歲健康男性的膽固醇濃度和看電視時間之間的關系。他們推測可能存在正相關，即看電視時間越長，膽固醇濃度越高?，F(xiàn)在，研究人員已經收集了時間_電視和膽固醇濃度等可變信息，一些數據如下:
你可能已經注意到了，這個表中的數據是按照矩陣分布的，對角線上的值是一樣的。我們只需要注意右上角或左下角的數據，如下所示:
本研究中Spearman相關系數rs= 0.729(在“相關系數”一行注明)表明，看電視時間與膽固醇濃度呈正相關，即隨著看電視時間的增加，膽固醇濃度逐漸增加。
斯皮爾曼相關系數反映的相關強度沒有確定的說法。我們只認為相關系數越大，兩個變量的相關性越強。在這項研究中，rs=0.729表明相關性很高。
在這項研究中，斯皮爾曼相關p值小于0.001(“SIG。(2尾)“線”，說明看電視時間與膽固醇濃度的相關性有統(tǒng)計學意義。
寫結論
本研究采用斯皮爾曼相關法判斷看電視時間與膽固醇濃度的關系。通過繪制散點圖，我們可以直觀的判斷出兩者之間存在著單調的關系。結果表明，看電視時間與膽固醇濃度呈正相關，rs=0.729，P
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