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R语言:多个基因的相关性分析与展示

R语言:多个基因的相关性分析与展示?关于批量相关性分析,我们发过两个帖子。单基因批量相关性分析的妙用,又是神器!基于单基因批量相关性分析的GSEA。两两分析的肯定也是没有问题。现在的问题是,如果是多个基因分相关性分析,如何快速,方便地分析,然后高效地呈现呢?...

SPSS相关性分析(Pearson,Spearman和卡方检验)

SPSS相关性分析: 一、相关分析方法的选择及指标体系(一)两个连续变量的相关分析, 1、Pearson 相关系数:最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1 到 1,绝对值越大,说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下:(1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。(2)极端值会对结果造成较大的影响(3)两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman 秩相关系数:对原始变量的分布不做要求,适用范围较 Pearson 相关系数广,即使是等级资料,也可适用。但其属于非参数方法...

利用SPSS进行相关性分析

两个连续变量的相关分析:1、Pearson 相关系数是最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1 到 1,绝对值越大,说明相关性越强。2.Spearman 秩相关系数对原始变量的分布不做要求,适用范围较 Pearson 相关系数广,即使是等级资料,也可适用。但其属于非参数方法,检验效能较 Pearson 系数低。...