corelația Pearson r: corelația Pearson r este cea mai utilizată Statistică de corelație pentru a măsura gradul relației dintre variabilele legate liniar. De exemplu, pe piața bursieră, dacă dorim să măsurăm modul în care două stocuri sunt legate între ele, corelația Pearson r este utilizată pentru a măsura gradul de relație dintre cele două. Corelația punct-biserial se realizează cu formula de corelație Pearson, cu excepția faptului că una dintre variabile este dihotomă., Se utilizează următoarea formulă pentru a calcula corelație Pearson r:
rxy = coeficientul de corelație Pearson r dintre x și y
n = numărul de observații
xi = valoarea lui x (pentru ith observare)
yi = y (pentru ith observare)
Tipuri de întrebări de cercetare o corelație Pearson poate examina:
există o relație semnificativă statistic între vârsta măsurată în ani, și înălțimea, măsurată în centimetri?,
există o relație între temperatura, măsurată în grade Fahrenheit, și vânzările de înghețată, măsurate prin venit?
există o relație între satisfacția locului de muncă, măsurată prin JSS, și venitul, măsurat în dolari?pentru corelația Pearson r, ambele variabile ar trebui distribuite în mod normal (variabilele distribuite în mod normal au o curbă în formă de clopot). Alte ipoteze includ liniaritatea și homoscedasticitatea., Linearitatea presupune o relație de linie dreaptă între fiecare dintre cele două variabile, iar homoscedasticitatea presupune că datele sunt distribuite în mod egal despre linia de regresie.
Conduită și de a Interpreta un Corelație Pearson
Termeni-Cheie
Efectul dimensiune: Cohen standard pot fi utilizate pentru a evalua coeficientul de corelație pentru a determina puterea de relație, sau mărimea efectului. Coeficienții de corelație între .10 și .29 reprezintă o mică asociere, coeficienți între .30 și .49 reprezintă o asociere medie, și coeficienții de .,50 și mai sus reprezintă o asociere sau o relație mare.
date continue: date care sunt intervalul sau nivelul raportului. Acest tip de date posedă proprietățile de mărime și intervale egale între unitățile adiacente. Intervale egale între unitățile adiacente înseamnă că există cantități egale ale variabilei măsurate între unitățile adiacente de pe scară. Un exemplu ar fi vârsta. O creștere a vârstei de la 21 la 22 ar fi aceeași cu o creștere a vârstei de la 60 la 61 de ani.,Kendall rank correlation: Kendall rank correlation este un test non-parametric care măsoară puterea dependenței dintre două variabile. Dacă luăm în considerare două eșantioane, a și b, unde fiecare dimensiune a eșantionului este n, știm că numărul total de împerecheri cu A b este n(n-1)/2., Se utilizează următoarea formulă pentru a calcula valoarea Kendall gradul de corelație:
Nc= numărul de concordante
Nd= Numărul de discordante
Conduită și de a Interpreta o Corelație Kendall
Termeni-Cheie
Concordante: Ordonat în același mod.
Discordant: ordonat diferit.
corelația rangului Spearman: corelația rangului Spearman este un test non-parametric care este utilizat pentru a măsura gradul de asociere între două variabile., Testul de corelare a rangului Spearman nu conține ipoteze cu privire la distribuția datelor și este analiza de corelație adecvată atunci când variabilele sunt măsurate pe o scară cel puțin ordinală.,
se utilizează următoarea formulă pentru a calcula de rang Spearman de corelație:
ρ= rang Spearman de corelație
di= diferența între rândurile corespunzătoare variabilelor
n= numărul de observații
Tipuri de întrebări de cercetare o Corelație Spearman poate examina:
există o relație semnificativă statistic între participanți, nivelul de educație (liceu, licență, sau de diplomă) și salariul de inceput?,există o relație semnificativă statistic între poziția finală a unei curse și vârsta calului?ipotezele corelației Spearman sunt că datele trebuie să fie cel puțin ordinale, iar scorurile pe o variabilă trebuie să fie legate monoton de cealaltă variabilă.
Conduită și de a Interpreta o Corelație Spearman
Termeni-Cheie
Efectul dimensiune: Cohen standard pot fi utilizate pentru a evalua coeficientul de corelație pentru a determina puterea de relație, sau mărimea efectului. Coeficienții de corelație între .,10 și .29 reprezintă o mică asociere, coeficienți între .30 și .49 reprezintă o asociere medie, și coeficienții de .50 și mai sus reprezintă o asociere sau o relație mare.
date ordinale: într-o scară ordinală, nivelurile unei variabile sunt ordonate astfel încât un nivel poate fi considerat mai mare/mai mic decât altul. Cu toate acestea, amploarea diferenței dintre niveluri nu este neapărat cunoscută. Un exemplu ar fi rang ordonarea niveluri de educație. Un grad absolvent este mai mare decât o diplomă de licență, și o diplomă de licență este mai mare decât o diplomă de liceu., Cu toate acestea, nu putem cuantifica cât de mult este mai mare o diplomă de absolvent în comparație cu o diplomă de licență. De asemenea, nu putem spune că diferența de educație dintre o diplomă de absolvent și o diplomă de licență este aceeași cu diferența dintre o diplomă de licență și o diplomă de liceu.
resurse de corelare:
Bobko, P. (2001). Corelație și regresie: aplicații pentru psihologia organizațională industrială și management (ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Vezi
Bonett, DG (2008)., Meta-analytic interval estimation for bivariate correlations. Psychological Methods, 13(3), 173-181.
Chen, P. Y., & Popovich, P. M. (2002). Correlation: Parametric and nonparametric measures. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. View
Kendall, M. G., & Gibbons, J. D. (1990). Rank Correlation Methods (5th ed.). London: Edward Arnold., Vezi
pagini înrudite:
- tabelul valorilor critice: Pearson Correlation
- conduita și interpretarea unei corelații de rang Spearman
- conduita și interpretarea unei corelații Bivariate (Pearson)
