المزيد حول حاسبة الارتباط الحرج في Shearman

يتم استخدام القيم الحرجة للمقارنة مع إحصاء اختبار لتقييم ما إذا كان الفرضية الفارغة أو لا يتم رفضها أم لا.في هذه الحالة, سيتم مقارنة ارتباط عينة Spearman \(\rho\) بقيم الارتباط الحرجة \(\rho_c\) الموجود بهذا الحاسبة.

لحالة ذيلتين, تم رفض الفرضية الفارغة إذا \(|\rho| > \rho_c\).لحالة الذيل الأيمن, يتم رفض الفرضية الفارغة إذا \(\rho > \rho_c\) وحالة الأنسب اليسرى, يتم رفض الفرضية الفارغة إذا \(\rho < \rho_c\).في كل حالة, يتم احتساب ارتباط SPEARMAN الحرج وفقا لذلك اعتمادا على نوع الذيل والأهمية وحجم العينة.

طاولة SPEARMAN

ملاحظة أنه عادة ما يتم إعطاء قيم الارتباط الحرجة, يتم إعطاء القيم الحرجة في Pearson's و Spearman في الجداول.في بعض الأحيان, يصعب قراء هذه الطاولات وقد يستغرق الأمر وقتا طويلا لقراءة القيمة الفعلية التي تبحث عنها.

ميزة واحدة من هذه الآلة الحاسبة هي أنها سوف تعطيك بسرعة الرقم الدقيق الذي تبحث عنه.

ماذا تظهر ارتباط سبيرمان؟

يقيم ارتباط سبيرمان درجة الارتباط الخطي بين متغيرين تقاس على المستوى الترتيبي.وبشكل أكثر تحديدا, يقوم بتقييم الرابطة الخطية في صفوف عينة مقترنة \((X_n, Y_n)\).

متى يجب استخدام روحي الارتباط؟

استخدام ارتباط سبيرمان مناسب عندما يتم قياس البيانات التي نعمل بها مع المستوى الترتيبي.هذا هو الحال عادة مع البيانات المتعلقة بالتصنيفات, إلخ.

بالنسبة إلى مستويات الفاصل أو النسبة, يجب عليك استخدام هذا بدلا من ذلك حاسبة الترتيب الحرجة في بيرسون للاستفادة من اختبار قوي إحصائيا.