Come utilizzare questo calcolatore di correlazione critica

La significatività di un coefficiente di correlazione campione \(r\) viene verificata utilizzando la seguente statistica t:

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

Per una data dimensione del campione \(n\), il numero di gradi di libertà è \(df = n-2\), quindi è possibile trovare un valore t critico per il livello di significatività specificato \(\alpha\) e \(df\). Chiamiamo questo valore t critico \(t_c\). Utilizzando l'espressione della statistica t:

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

e ora se risolviamo per \(r\) lo troviamo

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

e questo valore di \(r_c\) è il cosiddetto valore di correlazione critico utilizzato per valutare la significatività del coefficiente di correlazione campionaria \(r\). Questi valori di correlazione critici si trovano solitamente in tabelle specifiche.

Osserva che questa calcolatrice si applica alla correlazione di Pearson, quindi dovresti usare un file Calcolatore di correlazione critica di Spearman se hai a che fare con il coefficiente di correlazione di Spearman.

Se si dispone di dati di esempio e si desidera calcolare il coefficiente di correlazione, utilizzare il nostro calcolatore del coefficiente di correlazione . Se hai molte variabili, puoi anche usare il nostro calcolatrice a matrice di correlazione .