Dans SPSS: Allez dans le menu Analyser, sélectionnez "Corréler -gt; Bivariées ...", Et sélectionnez les variables que vous voulez corréler dans la boîte qui apparaît sur la gauche (cliquez sur la vignette pour l'agrandir). Déplacez-les vers la case de droite en cliquant sur la flèche bleue. Enfin, assurez-vous qu'il ya une coche soit dans le "Tau-b de Kendall" ou "Lancier" case à cocher, puis cliquez sur OK.
En R, rang corrélations d'ordre peuvent être calculés avec le "cor" commande. Compte tenu de vecteurs x et y, Spearman et Kendall corrélations de rang entre les deux peuvent être calculés avec les commandes suivantes.
cor.test (x, y, method ="lancier")
cor.test (x, y, method ="Kendall")
L'interprétation de vos résultats: le tau de Kendall et rho chaque gamme de Spearman de 1 à -1- 1 indique une corrélation parfaite, -1 indique une corrélation inverse parfaite, et 0 indique l'absence de corrélation. Rho de Spearman n'a pas une interprétation opérationnelle significative, même si elle est la statistique plus fréquemment citée dans beaucoup Fields-il est essentiellement équivalente à la conversion des comptes à numériques scores ordre de classement et le calcul d'une corrélation de Pearson standard entre eux, bien que les détails diffèrent en mathématiques le cas de liens. Tau de Kendall ne nécessite pas de conversion marque le premier but de classer-commandes et a plusieurs avantages d'un point de vue statistique, comme une distribution proche de la normale de la fonction de score pour les petites n. Cependant, les résultats peuvent être plus difficiles à comparer à ceux de la littérature publiée, ce qui favorise souvent rho de Spearman de la tradition.