Verwendung dieses Rechners für kritische Korrelationen

Die Signifikanz eines Probenkorrelationskoeffizienten \(r\) wird unter Verwendung der folgenden t-Statistik getestet:

\[t = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}}\]

Für eine gegebene Stichprobengröße \(n\) beträgt die Anzahl der Freiheitsgrade \(df = n-2\), und dann kann ein kritischer t-Wert für das gegebene Signifikanzniveau \(\alpha\) und \(df\) gefunden werden. Nennen wir diesen kritischen t-Wert \(t_c\). Verwenden des Ausdrucks der t-Statistik:

\[t_c = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}} = r \sqrt{\frac{df}{1-r^2}}\]

und jetzt, wenn wir nach \(r\) lösen, finden wir das

\[r_c = \sqrt{\frac{\frac{t_c^2}{df}}{\frac{t_c^2}{df}+1}}\]

und dieser Wert von \(r_c\) ist der sogenannte kritischer Korrelationswert wird verwendet, um die Signifikanz des Probenkorrelationskoeffizienten \(r\) zu bewerten. Diese kritischen Korrelationswerte finden sich normalerweise in bestimmten Tabellen.

Beachten Sie, dass dieser Rechner für die Pearson-Korrelation gilt, sodass Sie a verwenden müssen Spearmans kritischer Korrelationsrechner wenn Sie es mit dem Spearman-Korrelationskoeffizienten zu tun haben.

Wenn Sie Beispieldaten haben und den Korrelationskoeffizienten berechnen möchten, verwenden Sie bitte unsere Korrelationskoeffizient Rechner . Wenn Sie viele Variablen haben, können Sie auch unsere verwenden Korrelationsmatrix Rechner .