Calculerur de corrélation critique


Instructions: Entrez la taille de l'échantillon nn et le niveau de signification α\alpha et le solveur calculera le coefficient de corrélation critique rcr_c.

Saisissez la taille de l'échantillon (nn):
Saisissez le niveau de signification (α)\alpha):
Deux queues
Queue gauche
Queue Droite

Comment utiliser ce calculateur de corrélation critique

La signification d'un coefficient de corrélation d'échantillon rr est testée à l'aide de la statistique t suivante:

t=rn21r2t = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}}

Pour une taille d'échantillon donnée nn, le nombre de degrés de liberté est df=n2df = n-2, puis une valeur t critique pour le niveau de signification donné α\alpha et dfdf peut être trouvée. Appelons cette valeur t critique tct_c. En utilisant l'expression de la statistique t:

tc=rn21r2=rdf1r2t_c = r \sqrt{\frac{n-2}{1-r^2}} = r \sqrt{\frac{df}{1-r^2}}

et maintenant si nous résolvons pour rr nous trouvons que

rc=tc2dftc2df+1r_c = \sqrt{\frac{\frac{t_c^2}{df}}{\frac{t_c^2}{df}+1}}

et cette valeur de rcr_c est ce qu'on appelle valeur de corrélation critique utilisé pour évaluer la signification du coefficient de corrélation de l'échantillon rr. Ces valeurs de corrélation critiques se trouvent généralement dans des tableaux spécifiques.

Observez que cette calculatrice s'applique à la corrélation de Pearson, vous devrez donc utiliser un Calculerur de corrélation critique de Spearman si vous avez affaire au coefficient de corrélation de Spearman.

Si vous avez des exemples de données et que vous souhaitez calculer le coefficient de corrélation, veuillez utiliser notre calculateur de coefficient de corrélation . Si vous avez de nombreuses variables, vous pouvez également utiliser notre calculatrice de matrice de corrélation .

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