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PAST：最简便易用的统计学分析软件教程（十九）----相关性分析
本系列教程基于windows版本的PAST 3.0软件进行。
软件下载地址：扫描下方二维码，提取码：i274。
下载后的软件无需安装，双击“Past3.exe”即可打开软件进行使用。
相关性分析
出了进行差异性检验之外，相关性分析也是数据处理过程中非常常见的分析方法，可以分析不同样本之间是否具有相关性，以评估样本之间的相互关系。
PAST可以对两个或两个以上的数据进行相关性分析，要求每一个数据的数值分别位于一列，并且各个列的数目一致。
选择数据后，点击Univariate按钮下的Correlation标签进行相关性分析。
结果会给出一个相关性矩阵，以“Statistic/p (uncorr)”形式展示，矩阵的下三角为相关系数，上三角为p值。
PAST提供的多种相关性的算法：
Linear r (Pearson) 是最常用的参数相关系数计算方法；
Spearman’s D and rs是非参数的rank相关系数计算方法，当样本中个体的数量小于10个时，rs方式的准确性较低；
Kendall’ tau是一种不是很常用的非参数相关系数计算方法；
Polyserial correlation只有在第二列均为小于100的整数时才会用到；
Partial linear算法与Linear r一样，只是在计算两个样本的相关性是，以其与样本作为限制因素。