Содержание
Различные виды корреляций используются в статистике для измерения того, как переменные связаны друг с другом. Например, используя две переменные - звание старшеклассника и средний балл колледжа - наблюдатель может определить соотношение, согласно которому учащиеся со средним рангом выше среднего обычно получают средний балл колледжа. Корреляции также измеряют силу взаимосвязи и является ли корреляция между переменными положительной или отрицательной. Тип выполняемой корреляции зависит от того, являются ли переменные не числовыми или интервальными данными, такими как температура.
Соотношение Момента Продукта Пирсона
Корреляция момента продукта Пирсона была названа в честь Карла Пирсона, основателя дисциплины математической статистики. Это считается простой линейной корреляцией, означающей, что отношения между двумя переменными зависят от их постоянства. Пирсон используется с данными интервала для измерения силы корреляции, которая представлена буквой r в уравнении. Эта корреляция также показывает, являются ли отношения положительными или отрицательными; представлены числами от +1 до -1. Чем ближе значение r к -1.00 или +1.00, тем сильнее корреляция. Чем ближе значение r подходит к числу 0, тем слабее корреляция. Например, если r равно -.90 или .90, это будет означать более сильную связь, чем -.09 или .09.
Корреляция рангов Спирманов
Корреляция рангов Спирманов была названа в честь статистика Чарльза Эдварда Спирмена. Уравнение Спирманса более простое и часто используется в статистике вместо Пирсона, хотя и менее убедительно. Социологи могут также использовать Spearmans для описания корреляции между качественными данными, такими как этническая принадлежность или пол, и количественными данными, такими как количество совершенных преступлений. Корреляция рассчитывается с использованием нулевой гипотезы, которая впоследствии принимается или отклоняется. Нулевая гипотеза обычно состоит из вопроса, требующего ответа; например, одинаковое или нет число совершенных преступлений для мужчин и женщин.
Корреляция ранга Кендалла
Ранговая корреляция Кендалла, названная в честь британского статистика Мориса Кендалла, измеряет степень зависимости между наборами двух случайных величин. Кендалла можно использовать для дальнейшего статистического анализа, когда корреляция Спирмена отвергает нулевую гипотезу. Он достигает корреляции, когда значение одной переменной уменьшается, а значение другой переменной увеличивается; эта корреляция называется дискордантными парами. Корреляция также может иметь место, когда обе переменные возрастают одновременно, называемые согласованной парой.