Kendall(肯德尔)系数的定义为：n个同类的统计对象按特定属性排序，其他属性通常是乱序的。同序对（concordant pairs）和异序对（discordant pairs）之差与总对数（n*(n-1)/2）的比值。

    背景说明：

    在进行相关性分析时，我们通常关注变量之间的关联程度。这可以帮助我们理解变量之间的关系，从而更好地解释数据和预测未来的趋势。在这个问题中，我们对A1~A5这两个变量进行了相关性分析，目的是研究它们之间是否存在显著的相关性关系。-1到1。

    分析结果如下所示：

    由kendall_tau相关性分析可知

    A1与A2之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.001，p=0.992>0.05)。 A1与A3之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.533，p=0.000<0.05)。 A1与A4之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.379，p=0.000<0.05)。 A1与A5之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.277，p=0.005<0.05)。 A2与A3之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.170，p=0.080>0.05)。 A2与A4之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=0.101，p=0.298>0.05)。 A2与A5之间的相关性分析结果不显著，不存在显著相关性关系(r=-0.009，p=0.926>0.05)。 A3与A4之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.477，p=0.000<0.05)。 A3与A5之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.361，p=0.000<0.05)。 A4与A5之间的相关性分析结果显著，成显著正相关关系(r=0.221，p=0.023<0.05)。

    同时SPSSMAX还提供另一个格式的相关性分析表格。

    相关性分析的热力图输出：

    在相关性热力图中，每个变量都表示为图表中的一个行和列。通过对角线上的单元格，我们可以看到每个变量与自身的相关性，这总是为1，因为一个变量与自身完全相关。

    非对角线上的单元格反映了不同变量之间的相关性。颜色的深浅表示相关性的强度，通常使用颜色渐变来表示。通常，较深的颜色（如深蓝色）表示较强的正相关性，而较浅的颜色（如浅蓝色）表示较强的负相关性。中间的颜色（如白色或浅黄色）表示相关性较弱或接近于零。

    参考文献：

    ［1］林卓琛,张晋昕．基于非参数相关系数的心肌病自动诊断[J]．中国医学物理学杂志,2021,038(1):80-85

    ［2］王彦敏,刘天浩,董晨磊,姚福艳．基于信息熵权—复相关系数法的煤层底板突水危险性评价[J]．现代矿业,2021,037(2):173-177

    ［3］李玉水．随机变量的Kendall相关系数的推广[J]．莆田学院学报,2009,016(005):15-17

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