Каковы основные преимущества и недостатки метода Спирмена по сравнению с коэффициентом Пирсона?

Некоторые преимущества метода Спирмена перед коэффициентом Пирсона:

• Нет требований к нормальности распределения данных. sky.pro Метод Спирмена подходит для анализа взаимосвязей, когда данные не соответствуют нормальному распределению. sky.pro
• Устойчивость к выбросам и нестандартным значениям. sky.pro В отличие от коэффициента Пирсона, на расчёт Спирмена выбросы не оказывают заметного влияния, так как значение имеет только численный ранг наблюдения среди остальных. tmpo.su
• Возможность работы с порядковыми шкалами. sky.pro Метод Спирмена позволяет выявлять скрытые зависимости даже в небольших выборках и при работе с порядковыми данными. sky.pro
• Выявление нелинейных монотонных зависимостей. sky.pro Значения коэффициента Спирмена обычно ниже, чем у коэффициента Пирсона при наличии сильной линейной связи, но могут быть выше при сильной нелинейной монотонной связи. sky.pro

Некоторые недостатки метода Спирмена:

• Монотонность связи. www.techade.ru Коэффициент Спирмена измеряет только монотонные связи. www.techade.ru Если связь между переменными не является монотонной, этот коэффициент может быть неинформативным. www.techade.ru
• Невозможность использования для номинальных переменных. www.techade.ru Коэффициент Спирмена не подходит для номинальных переменных, которые представляют собой категории без естественного порядка. www.techade.ru
• Размер выборки. www.techade.ru При малом размере выборки результаты могут быть менее надёжными. www.techade.ru Большие выборки обычно дают более точные оценки коэффициента корреляции. www.techade.ru
• Ранги и повторяющиеся значения. www.techade.ru Если в данных много повторяющихся значений, это может усложнить расчёт рангов и повлиять на точность коэффициента. www.techade.ru

Нельзя однозначно сказать, какой из методов лучше. Выбор между ними зависит от конкретных характеристик и допущений данных, а также от рассматриваемого исследовательского вопроса. www.analyticsvidhya.com