Как сделать корреляционный анализ?

При корреляционном анализе стараются установить, имеется ли какая-то связь между двумя значениями в одной выборке либо между двумя разными выборками. Если будет выявлена связь, то необходимо выяснить, сопровождается ли она увеличение какого-либо одного показателя возрастанием или уменьшением другого.

Инструкция

Решите, между какими показателями вам необходимо провести корреляционный анализ. При этом учтите, что он поможет вам установить, возможно ли предсказывать определенные значения одного значения, зная величину другого. С этой целью можете использовать 2 разных метода: параметрический способ расчета коэффициента r (Браве-Пирсона) и определение коэффициента корреляции rs (рангов Спирмена), который применяется по отношению к порядковым данным и является непараметрическим.

Определите коэффициент корреляции — величину, которая может быть в пределах от единицы до -1. При этом, в случае положительной корреляции данный коэффициент будет равен плюс одному, а при отрицательной — минус единице. Можете построить график соответствия значений, которые вы хотите проанализировать. На нем вы получите определенную прямую линию, проходящую через точки пересечения показателей каждой пары данных величин. В свою очередь, в том случае, если эти точки (отражающие значения) не выстраиваются у вас по прямой линии и образуют «облако», то коэффициент корреляции в абсолютной величине будет меньше единицы, а по мере округления данного облака приблизится к нулю. Если коэффициент корреляции будет равен 0, то это означает, что обе переменные являются полностью независимыми друг от друга.

Сделайте выводы о связи между переменными. При этом большое значение уделите объему выборки: чем она больше, тем достовернее будет величина полученного коэффициента корреляционного анализа. Существуют специальные таблицы, которые содержат критические значения коэффициента корреляции по Браве-Пирсону и Спирмену. Данные показатели можно использовать для определения разного числа степени свободы (оно равно количеству пар за вычетом двух). Лишь в случае, когда коэффициенты корреляции являются больше данных критических значений, они будут считаться достоверными.

Оцените статью!