sedhesrebsit.ru

Calculați coeficientul de corelație a rangului lui Spearman

Cu coeficientul de corelație al lui Spearman, puteți vedea dacă două variabile sunt legate de o funcție monotonică (adică dacă crește un număr, celălalt număr crește sau invers). Pentru a calcula coeficientul de corelare Spearman, trebuie să organizați și să comparați seturile de date cu Σd2

găsi, apoi introduceți acea valoare în versiunea standard sau simplificată a formulei pentru coeficientul de corelație a rangului Spearman. De asemenea, puteți calcula acest coeficient cu formulele Excel sau cu comenzile R.

pași

Metoda 1
manual

Imaginea intitulată Table_338
1
Desenați tabelul de date. Aceasta vă permite să organizați informațiile de care aveți nevoie pentru a calcula coeficientul de corelație al rangului Spearman. Aveți nevoie de:
  • 6 coloane cu capete, așa cum este indicat mai sus.
  • Cât de multe rânduri aveți perechi de date.
  • Imaginea intitulată Table2_983
    2
    Completați primele două coloane cu perechile de date.
  • Imaginea intitulată Table3_206
    3
    Aranjați punctele de date din prima coloană din coloana a treia, de la 1 la n (numărul total de puncte de date pe care le aveți). Indicați poziția cu numărul cel mai mic 1, poziția 2 a numerelor următoare și așa mai departe.
  • Imaginea intitulată Table4_228
    4
    Faceți același lucru cu a patra coloană ca la pasul 3, dar acum aranjați a doua coloană.
  • Imaginea intitulată Mean_742
    Dacă aveți două (sau mai multe) puncte de date cu aceeași valoare dintr-o coloană, luați media pozițiilor pe care acele puncte de date le-ați avea în mod normal și dați date puncte acestei medii ca pe noua lor poziție.
    În exemplul din dreapta, există două cincibe care ar avea în mod normal poziții 2 și 3. Sunt două numere identice, deci apuca media a pozițiilor lor. Media 2 și 3 este de 2,5, deci dați ambele poziții în poziția 2.5.
  • Imaginea intitulată Table5_263
    5
    În coloana "d", calculați diferența dintre cele două poziții din fiecare pereche de date. Cu alte cuvinte, dacă unul are poziția 1, iar celălalt are poziția 3, diferența este 2. (Pozitiv sau negativ nu contează, din moment ce noi mergem la pătrat această diferență în pasul următor).
  • Imaginea intitulată Table6_205
    6
    Strângeți valorile din coloana d și scrieți aceste valori în d2-coloană.
  • 7
    Contorizați toate punctele de date din d2-coloana împreună. Această valoare este Σd2.
  • 8


    Alegeți una dintre formulele de mai jos:
  • Dacă în etapele anterioare nu au existat puncte de date egale, introduceți Σd2 în formula simplă pentru coeficientul de corelație a rangului Spearman

    și introduceți numărul de perechi de date pentru `n` pentru a găsi răspunsul dvs.
  • Dacă au existat puncte de date identice în etapele anterioare, utilizați formula standard pentru coeficientul de corelare Spearman:
  • 9
    Interpretați rezultatul. Aceasta poate varia între -1 și 1.
  • Aproape de -1 - Corelație negativă.
  • Aproape de 0 - Nu există o corelație liniară.
  • Aproape de 1 - Corelație pozitivă.
  • Metoda 2
    În Excel

    1
    Creați noi coloane cu pozițiile coloanelor existente. De exemplu, dacă aveți datele în coloana A2: A11, utilizați formula `= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)` și extindeți intervalul peste toate rândurile și coloanele.
  • 2
    Tratați aceleași puncte de date ca cele descrise în etapele 3 și 4 ale metodei 1.
  • 3
    Într-o celulă nouă, efectuați un calcul de corelare între cele două coloane cu o formulă precum `= CORREL (C2: C11, D2: D11)`. În acest caz, C și D sunt coloanele poziției. Coeficientul de corelare a rangului Spearman apare apoi în celula de corelare.
  • Metoda 3
    Cu R

    1
    Instalați R dacă nu îl aveți deja. (A se vedea https://r-project.org/.)
  • 2
    Salvați datele ca fișier CSV, cu datele pe care doriți să le corelați în primele două coloane. Puteți face acest lucru cu meniul "Salvați ca".
  • 3
    Deschideți editorul R. Dacă lucrați în terminal, pur și simplu executați R. Dacă vă aflați pe desktop, faceți clic pe sigla R.
  • 4
    Tastați următoarele comenzi:
  • d <- read.csv ("NAAM_VAN_JE_CSV.csv") și apăsați pe Enter
  • cor (rang (d [, 1]), rang (d [, 2]))
  • sfaturi

    • Pentru majoritatea seturilor de date aveți nevoie de cel puțin cinci perechi de date pentru a determina o tendință (în exemplu, doar trei perechi au fost folosite pentru a face acest exemplu mai ușor).

    avertismente

    • Coeficientul de corelație a rangului Spearman arată numai puterea de corelație atunci când punctele de date cresc sau scad continuu. Dacă graficul scatter al punctelor de date arată o altă tendință, coeficientul de corelație a rangului Spearman va corela nu afișarea corectă.
    • Această formulă se bazează pe ipoteza că nu există puncte de date egale. Dacă există puncte de date identice, ca în exemplul de mai sus, utilizați următoarea definiție: coeficientul de corelație produs-moment pentru numerele de rang.
    Distribuiți pe rețelele sociale:

    înrudit
    Sortare alfabetică în ExcelSortare alfabetică în Excel
    Eliminați duplicate în ExcelEliminați duplicate în Excel
    Sortați o listă în ExcelSortați o listă în Excel
    Creați o diagramă de bare în ExcelCreați o diagramă de bare în Excel
    Tab inserați text separat în ExcelTab inserați text separat în Excel
    Faceți coloane ascunse vizibile în ExcelFaceți coloane ascunse vizibile în Excel
    Utilizați VLOOKUP în ExcelUtilizați VLOOKUP în Excel
    Calculați varianțaCalculați varianța
    Calculați CovarianceCalculați Covariance
    Determinați viteza finală a unui obiectDeterminați viteza finală a unui obiect
    » » Calculați coeficientul de corelație a rangului lui Spearman

    © 2011—2021 sedhesrebsit.ru