相关系数和关联系数（数据的相关系数种类你知道吗）

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Pearson相关系数的问题

虽然看起来，Pearson相关系数简直是完美无瑕了！其实不然，Pearson相关系数也存在一些问题。

首先，Pearson相关系数的前提条件是要两个变量满足近似正态分布。这要求在计算相关系数前，要作正态性检验。而且，多数情况下变量不一定满足正态分布的，这就无法使用Pearson相关系数。

其次，Pearson相关系数是在方差和协方差的基础上得到的，对离群值比较敏感。如下图所示的散点图，除右上角一个离群值外，其余数据点呈明显的线性相关关系，但真实计算出来的Pearson相关系数r=-0.283，P=0.214，显然Pearson相关系数无法正确衡量X和Y的线性相关性。

所以，为了解决这几个问题，后来数据科学家们又定义了其它几种相关系数公式。

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相关系数种类

常用的相关系数主要有三种：Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall τ相关系数。

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Pearson相关系数

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Spearman秩相关系数

Spearman Rank相关系数，即斯皮尔曼秩相关系数（Spearman Rank Order Correlation Coefficient,简称SROCC），是英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推导而来的。

在Peaarson相关系数中，所有的数据都要参与公式计算，特别是离群值的存在，导致相关系数的计算不准确。为了避免离群值的影响，在Spearman等级相关系数公式中，并不是采用原始的数据对（xi，yi）来计算，而是利用数据的秩对（Ui，Vi）来定义相关系数。将Pearson相关系数的计算公式中的x和y用相应的秩代替即可得到Spearman相关系数，其公式如下：

显然，Spearman秩相关系数是利用两变量的秩大小作线性相关分析，对原始变量的正态分布不作要求，属于非参数统计方法；而且采用秩来计算，避免离群值对相关系数的影响，适用范围要广。

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Kendallτ相关系数

Kendall Rank相关系数，即肯德尔秩相关系数（KROCC），常用希腊字母τ（tau）表示，也是用于度量定序型变量间的线性相关关系，与Spearman秩相关系数基本类似。

但与Spearman相关系数不同的是，Kendallτ相关系数使用秩的同序对（concordant pairs）数目U和异序对（discordant pairs）数目V来计算相关系数。

什么叫做同序对？即两个变量的秩同时增大的秩对。

如下所示，假定变量X和变量Y的秩如下，先将X秩按升序排列，然后观察Y秩，显然变量Y的秩随变量X的和失同步增大的Y的秩对有（2，3），（2，4），（2，5），（3，4），（3，5），（1，4），（1，5），（4，5），即同序对的数目U共有8对；而变量Y的秩未随变量X的秩同步增大的Y的秩对有（2，1），（3，1），即异序对V共有2对。

Kendall 相关系数公式有三个，

τa公式适用于数据集中不存在相同数值的情况（即秩是唯一的）。

τb公式适用于数据集中存在相同数值的情况（即秩有重复的）。如果数据集中不存在相同的数值，则τb公式等同于τa公式。

τc公式没有考虑相同数值带来的影响，适用于用表格表示的两变量间相关系数的计算。

Kendall检验是一个无参数假设检验，使用计算而得的相关系数去检验两个变量的相关显著性，其显著性检验的统计量为Z统计量，其数学定义为：

在样本容量n充分大时，Z统计量近似服从标准正态分布，即N（，1）。

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相关系数选择

如上所述，这三种相关系数计算的公式和原理是不相同的。

Pearson相关系数，适用于连续型变量，且要求两变量呈正态分布，或接近正态分布，至少是单峰的对称分布。

Spearman秩相关系数，适用于定序型变量，或者不满足正态分布的连续型变量。

Kendallτ相关系数，适用场景与Spearman秩相关系数相同。

所以，当变量服从正态分布时，使用Pearson相关系数比其它系数要准确些。

Spearman相关系数和Kendall相关系数，是在数据的相对大小（等价于秩的相对大小）的基础上得到的，是一种更为一般性的非参数方法，对离群值更稳健（即受离群值影响较小），度量的主要是变量之间的同步增长变化关系。可以这么理解，即使不是线性相关，只要是单调变化关系都可以用Spearman相关系数和Kendall相关系数计算。

Kendallτ相关系数，主要描述的是两组数单调性特征，它不依赖于线性假说，任何一种单调变化（线性或非线性）的关系都可以采用Kendallτ来描述。

所以，在某种程度上，Spearman相关系数和Kendall相关系数比起Pearson相关系数来说更具有通用性。