gtemata.com

Cum se calculează coeficientul de corelare pentru notele Spearman

Coeficientul de corelație pentru Spearman clasează permite identificarea gradului de corelare dintre două variabile într-o funcție monotonă (de exemplu, în cazul unei creșteri proporționale sau proporțional inversă între două numere). Urmați acest ghid simplu pentru a calcula manual, sau știți cum să calculați, coeficientul de corelație în Excel sau în programul R.

paşi

Metoda 1

Calcularea manuală
Imaginea intitulată Table_338
1
Creați un tabel cu datele dvs. Acest tabel va organiza informațiile necesare pentru a calcula Coeficientul de corelare a reacției Spearman. Veți avea nevoie de:
  • 6 coloane, cu titlurile prezentate mai jos.
  • La fel de multe rânduri, deoarece există perechi de date disponibile.
  • Imaginea intitulată Table2_983
    2
    Completați primele două coloane cu perechile de date.
  • Imaginea intitulată Table3_206
    3
    În coloana a treia clasifică datele din prima coloană de la 1 la n (numărul de date disponibile). Pozitia celui mai mic numar cu rangul 1, urmatorul cel mai mic numar cu rangul 2, si asa mai departe.
  • Imaginea intitulată Table4_228
    4
    Funcționează pe a patra coloană ca la pasul 3, dar clasifică a doua coloană în locul primei.
  • Imaginea intitulată Mean_742
    Dacă două (sau mai multe) date într-o coloană sunt identice, găsiți rândurile medii, ca și când datele ar fi clasificate în mod normal, apoi clasificați datele utilizând această medie.
    În exemplul din dreapta, există două 5 care teoretic au un rang de 2 și 3. Din moment ce există două 5, utilizați media rangurilor lor. Media 2 și 3 este de 2,5, apoi atribuie rangul 2.5 la ambele numere 5.
  • 5
    În coloană "d" calculează diferența dintre cele două numere din fiecare pereche de rânduri. Aceasta este, în cazul în care unul dintre numerele este clasificat în gradul 1 și celălalt în rangul 3, diferența dintre cele două ar avea drept rezultat 2. (Semnul numărului nu contează, deoarece în etapa următoare această valoare va fi ridicată la pătrat) .
  • Imaginea intitulată Table5_263
    6
  • Imaginea intitulată Table6_205
    7
    Pătrunde fiecare dintre numerele din coloană "d" și scrieți aceste valori în coloană "d2".
  • 8
    Adăugați toate datele din coloană "d2". Această valoare este reprezentată de Σd2.


  • 9
    Introduceți această valoare în formula coeficientului de corespondență Spearman Ranges.
  • 10
    Înlocuiți litera "n" cu numărul de perechi de date disponibile și calculați răspunsul.
  • 11
    Interpretați rezultatul. Acesta poate varia între -1 și 1.
  • Lângă -1 - Corelație negativă.
  • Aproape 0 - Nu există o corelație liniară.
  • Aproape 1 - Corelație pozitivă.

    • Metoda 2

    În Excel
    1
    Creați noi coloane cu rangurile coloanelor existente. De exemplu, dacă datele sunt în coloana A2: A11, veți folosi formula "= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)", copiindu-l în toate rândurile și coloanele.
  • 2
    Într-o celulă nouă, ea creează o corelație între cele două coloane ale rangului cu o funcție similară cu "= Corelare (C2: C11, D2: D11)". În acest caz, C și D ar corespunde rangurilor rândurilor. Celula de corelare va furniza corelarea rangurilor Spearman.

    • Metoda 3

    Utilizarea programului R
    1
    Dacă nu l-ați avut deja, descărcați programul R. (A se vedea https://r-project.org).
  • 2
    Salvați conținutul într-un fișier CSV cu datele pe care doriți să le corelați în primele două coloane. Faceți clic pe meniu și alegeți "Salvați ca".
  • 3
    Deschideți programul R. Dacă sunteți pe terminal, pur și simplu rulați R. Pe desktop faceți clic pe sigla programului R.
  • 4
    Tastați comenzile:
  • d <- read.csv ("NOME_DEL_TUO_CSV.csv") și apăsați pe Enter
  • corelație (rank (d [1]), rangul (d) [2])

    • Sfaturi

    • Cele mai multe date ar trebui să conțină cel puțin 5 perechi de date pentru a identifica o tendință (în exemplul 3 au fost folosite 3 perechi de date pentru a face demonstrația mai ușoară).

    Avertismente

    • Spearman Coeficientul de corelare va identifica doar gradul de corelare în cazul în care există o creștere constantă sau o scădere constantă a datelor. Dacă utilizați o diagramă de pierderi de date, coeficientul Spearman nu va oferi o reprezentare exactă a acestei corelații.
    • Această formulă se bazează pe presupunerea că nu există corelații între variabile. Când există corelații, cum ar fi cea prezentată în exemplu, trebuie utilizat indexul de corelare Pearson bazat pe ranguri.
    Distribuiți pe rețelele sociale:

    înrudit