Ako vypočítať koeficient hodnosti korelácie spimen

Korelačný koeficient spoločnosti Spiremanov umožňuje určiť, či závislosť vyjadrená monotónnou funkciou (to je druhá, a naopak), existuje medzi dvoma premennými a naopak). Jednoduché kroky uvedené v článku vám umožnia manuálne vykonať výpočty, ako aj vypočítať korelačný koeficient pomocou programov Excel a R.

Kroky

Metóda 1 z 3:

Manuálny výpočet

jeden. Urobte si tabuľku údajov. Takže si objednáte informácie potrebné na výpočet korelačného koeficientu Spearmana. Zároveň potrebujete:

6 stĺpcov s názvom, ako je uvedené vyššie na obrázku.
Počet riadkov zodpovedajúcich počtu variabilných párov.

2. Vyplňte prvé dva stĺpce v pároch premenných.

3. V treťom stĺpci, písať čísla (rady) premenných od 1 do N (celkový počet párov). Počet 1 pár s najmenšou hodnotou v prvom stĺpci, 2 - nasledujúca hodnota za ním, a tak vzostupne hodnotou premennej z prvého stĺpca.

4. Vo štvrtom stĺpci urobte to isté ako v treťom, ale tentoraz správnych párov premenných druhým stĺpcom tabuľky.

Ak sú dve (alebo viac) hodnoty premennej v jednom stĺpci rovnaké, umiestnite ich jeden po druhom a nájdite priemernú hodnotu ich počtu, potom ich necitlite s touto priemernou hodnotou.
Vo vyššie uvedenom sa dve hodnoty premennej zhodujú a sú rovné 5- v prípade normálneho číslovania, tieto údaje by dostávali rady 2 a 3. Keďže hodnoty sú rovnaké, nájdeme priemernú hodnotu ich hodností. Priemerná 2 a 3 je 2,5, takže obe hodnoty sú priradené hodnosť 2,5.

päť. V Coll "D" Vypočítajte rozdiel medzi dvoma radmi z predchádzajúcich dvoch stĺpcov. Ak je napríklad pozícia v treťom stĺpci 1, a vo štvrtom - 3, potom bude rozdiel medzi nimi 2. Znamenie nezáleží, pretože v ďalšom kroku budú tieto čísla zvýšené na námestí.

6. Predčasná hodnota z stĺpca "D" Square a zapíšte hodnoty hodnôt v stĺpci "D".

7. Mitach Všetky hodnoty z stĺpca "D". Definujete množstvo σd.

osem. Využite jeden z nasledujúcich vzorcov:

Ak sa predchádzajúce kroky nespĺňali rovnaké hodnoty, jednoducho nahradili sumu získanú do zjednodušeného vzorca pre výpočet koeficientu korelácie Spearmana:

a namiesto toho "N" Náhradu počtu párov údajov zadaných skôr v tabuľke.

Ak sa rovnaké hodnoty narazili na predchádzajúce kroky, použite štandardný vzorec na výpočet koeficientu korelácie Spearmana:

deväť. Analyzovať. Získaná hodnota je medzi -1 a 1.

Ak je blízko -1, korelácia je negatívna.

Ak je v blízkosti 0 chýba korelácia.

Ak je blízko 1, pozitívna korelácia.

Nezabudnite rozdeliť množstvo premenných a vziať koreň. Potom sa rozdelíte na σd.

Metóda 2 z 3:

Výpočet v Excel

jeden. Vytvorte nové stĺpce s hodnotou, zodpovedajúcimi dátovými stĺpmi. Ak sa napríklad údaje zadali v stĺpci A2: A11, použite funkciu "= Rank (A2, $ 2: $ 11)" a priniesť výsledky pre všetky riadky do nového stĺpca.

2. Nájdite rady pre rovnaké hodnoty, ako je opísané v krokoch 3 a 4 metódy 1 1.

3. V novej bunke určte koreláciu medzi dvoma stĺpcami radov pomocou funkcie "= CORREL (C2: C11, D2: D11)". V tomto prípade C a D sú stĺpce obsahujúce rady. Tak, v tejto bunke dostanete koeficient hodnosti korelácie Spime.

Metóda 3 z 3:

Výpočet v R

jeden. Ak nemáte program R na spracovanie štatistických údajov, kúpite ho (pozri. http: // R-Projekt.Org).

2. Uložte údaje do formátu CSV, umiestnením ich do dvoch stĺpcov, koreláciu, medzi ktorou budete preskúmať. Uložiť súbor v tomto formáte je jednoduchý cez možnosť "Uložiť ako".

3. Otvorte R. editor. Ak ste ešte nevstúpili na r, jednoducho ho spustite. Ak to chcete urobiť, stačí kliknúť na R na pracovnej ploche.

4. Viazacie príkazy:

D <- read.csv("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") и нажмите клавишу ввода

COR (Rank (D [, 1]), Rank (D [, 2]))

Tipy

Spravidla by sa súbor údajov mal pozostávať z najmenej 5 párov, aby sa výrazne vytvorila akákoľvek korelácia (3 páry boli použité v príklade vyššie pre jednoduchosť).

Upozornenia

Rating korelačný koeficient Spirme vám umožňuje inštalovať iba či premenné rastú alebo znižujú súčasne. Ak je variácia údajov príliš veľká, tento koeficient nie poskytne presnú hodnotu korelácie.
Funkcia poskytne správny výsledok v neprítomnosti rovnakých hodnôt v oblasti dát. Ak takéto hodnoty existujú, pretože v príklade sme uvažovali, je potrebné použiť nasledujúcu definíciu: korelačný koeficient založený na hodnostiach.