Tutorial ilustrat pe 10 SPSS

corelație

În acest capitol, ne vom concentra pe comunicare (corelare) între cele două variabile. Calcule criterii similare dimensionale relație se bazează pe formarea de perechi de valori, care sunt formate din probe dependente luate în considerare.

Dacă luăm, de exemplu, datele privind nivelul de colesterol pentru primele două intervale de timp din studiul hipertensiunii arteriale (fișier hyper.sav), apoi, în acest caz, ar trebui să ne așteptăm la o conexiune destul de puternică: valori mai mari la momentul inițial este un bun motiv pentru a aștepta marea valoare și prin 1 luna.

Pentru o reprezentare grafică a unei astfel de conexiune, puteți utiliza un sistem de coordonate rectangular cu axele care corespund ambelor variabile. fiecare; pereche valoare este marcată printr-un caracter specific. Un astfel de grafic se numește „diagrama de dispersie“ pentru cele două variabile dependente pot fi construite printr-un meniu de apel ... grafice (grafice) › parcele Scatter ... (scatterplots) (a se vedea. Sec. 22,8).

Clusterul rezultat de puncte arată că pacienții chestionați cu valoarea inițială ridicată, de obicei, au valori ridicate ale colesterolului și o re-poll pe lună. Aceasta, desigur, nu este o surpriză; Acest exemplu a fost ales pentru a demonstra relația clară.

Statisticile arată o corelație între cele două variabile și indică puterea legăturii prin intermediul unei relații criteriu, numit coeficientul de corelație. Acest coeficient este întotdeauna notat cu literă majusculă g poate lua valori între -1 și +1, iar dacă valoarea este mai aproape de 1, înseamnă că există o cuplare puternică, iar în cazul în care este mai aproape de 0, atunci slab.

În cazul în care coeficientul de corelație este negativ, înseamnă că există o comunicare opusă: cu cât valoarea unei variabile, cea mai mică valoare a unui alt. Rezistența legăturii este caracterizată de valoarea absolută a coeficientului de corelație. Următoarele gradații sunt folosite pentru descrieri verbale de mărime a coeficientului de corelație:

Foarte mare corelare

O metodă de calcul al coeficientului de corelație depinde de tipul de scală, care sunt variabile.

  • Variabilele cu intervalul și o scară nominală: coeficientul de corelație Pearson (lucrări de corelare momente).
  • Cel puțin una dintre cele două variabile are sau scală ordinală nu este distribuit în mod normal: Spearman rank corelație sau T (tau-șamotă soaya) Kendal.
  • Una dintre cele două variabile este dihotomică: două rânduri punct de corelare. Această caracteristică este absentă în SPSS. În schimb, calculul poate fi utilizat de corelare rang.
  • Ambele variabile sunt dihotomice: chetyrehpolevaya corespondență. Acest tip de corelare se calculează în SPSS pe baza stabilirii măsurilor de distanță și măsuri de similitudine (a se vedea., Capitolul 15.4).

Calculul coeficientului de corelație între două variabile nu nedihotomicheskimi sens numai cod legătura dintre ele este liniară (unidirecțională). Dacă link-ul, de exemplu, în formă de U (ambiguu), coeficientul de corelație nu este adecvat pentru utilizare ca măsurile de rezistență de cuplare: valoarea se apropie de zero. Următoarele secțiuni se vor discuta corelarea Pearson, Spearman și Kendall. Yeshe o secțiune dedicată în mod specific corelației privat.

PROIECTE

  • Navigator aromele ocean

SamoYchiteli.ru
tutorial ilustrat