相关性分析的应用与选择
一、适用场景
当特征数据均为连续型数据，并且您认为这些数据之间存在线时，您可以使用Pearson相关系数进行分析。
二、数据要求
对于数据分析而言，通常要求数据接近正态分布。变量之间应存在某种关系，无论是线性还是非线性。
三、方法优点
Pearson相关系数能够处理大量数据，并且计算过程相对简单快捷。
四、其他相关系数场景
如果特征数据不满足正态分布的假设，或者存在非线性单调关系，您可以考虑使用Spearman相关系数。此方法不需要原始数据严格符合正态分布，适用于连续型或序数型数据，特别适合处理排序后的样本信息。
Kendall相关系数则是一个适用于小样本情况的选择，尤其当特征和结果可以排序时。虽然其计算相对复杂，但结果较为可靠。
五、数据检查与关系判断
- 数据检查：应检查特征和目标变量的分布情况。直方图、Q-Q图等方法可以帮助您判断数据的正态性。
- 判断关系类型：接下来，确认变量之间的预期关系是线性还是非线性。散点图有助于观察总体趋势。
- 考虑样本量：对于较小的样本量，Kendall可能更为合适；而较大的样本量则可考虑使用Pearson或Spearman。
- 异常值处理：若数据中存在明显的异常值且比例较高，选择Spearman或Kendall可能更为稳健。
六、相关系数的选择与应用
当数据大部分满足正态分布且关注线时，Pearson相关系数是理想的选择。而对于不满足正态分布且存在单调关系的数据，您可以选择Spearman或Kendall相关系数进行分析。