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在实证研究中，变量间相关关系分析是必不可少的。 无论是皮尔森相关系数，还是斯皮尔曼相关系数， 爬虫君今天给你介绍corsp命令，帮你统统搞定！ 使用corsp命令可以计算四种相关关系统计指标：皮尔森相关系数（r）、斯皮尔曼相关系数（rho）、肯德尔tau-a相关系数（tau_a）和肯德尔tau-b相关系数（tau_b）。命令每次运算最多同时输出两种相关系数结果，使用格式是： corsp varlist [if] [in] [ , options ] corsp命令的使用非常简单，安装完毕后，打开需要处理的数据文件： sysuse auto,clear corsp price weight length，lower(rho) upper(r) 上图输出矩阵就是选择price、weight、length三个变量进行相关分析的结果，相关系数结果保留小数点后四位。其中，lower(rho)和upper(r)选项对输出矩阵的排列方向进行了选择，lower(rho)指定了斯皮尔曼相关系数（rho）排列在输出矩阵对角线的左下方，同理upper(r)指定了皮尔森相关系数排列在矩阵对角线右上方。使用lower和upper选项，你也可以指定只输出一种相关系数，以皮尔森相关系数为例： 如果不使用lower和upper选项，在corsp命令的默认输出矩阵中，对角线右上方是斯皮尔曼相关系数，对角线左下方是皮尔森相关系数。你也可以使用switch选项调换两种相关系数的排列位置。 corsp price weight length corsp price weight length，switch 你还可以使用pv或sig选项为相关系数添加P值，两个选项作用完全相同。 corsp price weight length,sig corsp price weight length,pv 添加p值后，可以使用print(#)指定想要显示的相关系数显著水平。如果一个相关系数的p值显著水平超过了设定值，则该相关系数会在输出矩阵中变成空白。 corsp price weight length,sig print(0.00001) Bonferroni选项和sidak选项分析计算了Bonferroni校正后的p值和sidak校正后的p值。矫正后，可以使用returnrp选项返回没有经过校正的相关系数矩阵。 |
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