इस महत्वपूर्ण सहसंबंध कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें

एक नमूना सहसंबंध गुणांक \(r\) के महत्व का परीक्षण निम्नलिखित टी-सांख्यिकी का उपयोग करके किया जाता है:

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

किसी दिए गए नमूना आकार \(n\) के लिए, स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या \(df = n-2\) है, और फिर, दिए गए महत्व स्तर \(\alpha\) और \(df\) के लिए एक महत्वपूर्ण टी-मान पाया जा सकता है। आइए हम इस महत्वपूर्ण टी-मान को \(t_c\) कहते हैं। टी-सांख्यिकी की अभिव्यक्ति का उपयोग करना:

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

और अब यदि हम \(r\) के लिए हल करते हैं तो हम पाते हैं कि

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

और \(r_c\) का यह मान तथाकथित है महत्वपूर्ण सहसंबंध मूल्य नमूना सहसंबंध गुणांक \(r\) के महत्व का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। ये महत्वपूर्ण सहसंबंध मान आमतौर पर विशिष्ट तालिकाओं में पाए जाते हैं।

ध्यान दें कि यह कैलकुलेटर पियर्सन के सहसंबंध के लिए लागू होता है, इसलिए आपको a . का उपयोग करने की आवश्यकता होगी स्पीयरमैन का महत्वपूर्ण सहसंबंध कैलकुलेटर यदि आप स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक के साथ काम कर रहे हैं।

यदि आपके पास नमूना डेटा है और आप सहसंबंध गुणांक की गणना करना चाहते हैं, तो कृपया हमारे का उपयोग करें सहसंबंध गुणांक कैलकुलेटर . यदि आपके पास कई चर हैं, तो आप हमारे . का भी उपयोग कर सकते हैं सहसंबंध मैट्रिक्स कैलकुलेटर .