स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक के बारे में अधिक

ऊपर गणना की गई सहसंबंध गुणांक स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक से मेल खाती है।इसकी गणना करने की आवश्यकता यह है कि दो चर X और y को कम से कम अंतराल स्तर पर मापा जाता है (जिसका अर्थ है कि यह नाममात्र या क्रमिक चर के साथ काम नहीं करता है)।

आप स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध की गणना कैसे करते हैं?

पियर्सन के सहसंबंध गुणांक के लिए सूत्र है:

\[r_S =\frac{n \sum_{i=1}^n Rank(x_i) Rank(y_i) - \left(\sum_{i=1}^n Rank(x_i) \right) \left(\sum_{i=1}^n Rank(y_i) \right) }{\sqrt{n \sum_{i=1}^n Rank(x_i)^2 - \left( \sum_{i=1}^n Rank(x_i) \right)^2} \sqrt{n \sum_{i=1}^n Rank(y_i)^2 - \left( \sum_{i=1}^n Rank(y_i) \right)^2} }\]

या समतुल्य रूप से

\[r_S = \frac{SS_{\tilde X \tilde Y}}{\sqrt{SS_{\tilde X \tilde X}\cdot SS_{\tilde Y \tilde Y} }}\]

इस प्रक्रिया को देखने का एक शानदार तरीका पहले नमूने में प्रत्येक मान से जुड़े रैंक को ढूंढना है, और फिर आप उन रैंकों के सहसंबंध को खोजने के लिए पियर्सन के सहसंबंध के लिए उपयोग किए जाने वाले सूत्र का उपयोग करते हैं।

अंतराल स्तर के डेटा के लिए, आपको उपयोग करना चाहिए अफ़स्या बजाय।इसके अलावा, डेटा को रेखांकन की कल्पना करने के लिए और चर X और y के बीच रैखिक संबंध को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आप हमारे उपयोग कर सकते हैं Rayrने की kanaurauma

रिपोर्टिंग स्पीयरमैन की रैंक सहसंबंध

स्पीयरमैन के सहसंबंध की रिपोर्ट कैसे करें?इसी तरह से पियर्सन के सहसंबंध के मामले के लिए यह बताया गया है।आमतौर पर आप कुछ ऐसा लिखेंगे: "ऑर्डिनल वैरिएबल्स एक्स और वाई रैखिक एसोसिएशन की एक महत्वपूर्ण डिग्री दिखाते हैं, \(r_s = .894, p < .001\)।"

कैसे आकलन करें कि स्पीयरमैन का सहसंबंध महत्वपूर्ण है या नहीं?

स्पीयरमैन के सहसंबंध का मनाया गया मूल्य यह आकलन करने का सबसे आम तरीका है कि इसी के साथ तुलना करना महत्वपूर्ण है या नहीं सthurमैन के के e महतmurauth मूल ।वैकल्पिक रूप से, महत्वपूर्ण सहसंबंध मूल्यों को खोजने के लिए आप एक विशेष तालिका का उपयोग कर सकते हैं, जो कभी -कभी आँकड़ों की पाठ्यपुस्तकों में आता है।