Mais sobre o coeficiente de correlação de spearman

O coeficiente de correlação calculado acima corresponde ao coeficiente de correlação de Spearman. Os requisitos para calculá-lo é que as duas variáveis X e Y sejam medidas pelo menos no nível do intervalo (o que significa que não funciona com variáveis nominais ou ordinais).

Como você calcula a correlação de classificação de spearman?

A fórmula para o coeficiente de correlação de Pearson é:

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

ou equivalente

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

Uma ótima maneira de ver esse processo é primeiro encontrar a classificação associada a cada um dos valores na amostra e, em seguida, usar a fórmula usada para a correlação de Pearson para encontrar a correlação dessas classificações.

Para dados de nível de intervalo, você deve usar Calculadora do coeficiente de correlação de Pearson em vez de. Além disso, para visualizar graficamente os dados e entender melhor a associação linear entre as variáveis X e Y, você pode usar nosso criador de gráfico de dispersão

Relatando a correlação de classificação de spearman

Como relatar a correlação de Spearman? De forma muito semelhante à forma como é relatado para o caso da correlação de Pearson. Normalmente, você escreverá algo como: "As variáveis ordinais X e Y mostram um grau significativo de associação linear, \(r_s = .894, p < .001\)."

Como avaliar se a correlação de spearman é significativa ou não?

A maneira mais comum de avaliar se o valor observado da correlação de Spearman é significativo ou não é comparar com o valor correspondente valores críticos de Spearman . Como alternativa, para encontrar valores de correlação críticos, você pode usar uma tabela especializada, que às vezes vem em livros de estatística.