Maggiori informazioni sul calcolatore di correlazione critica di Spearman

I valori critici vengono utilizzati per essere confrontati con una statistica di test per valutare se l'ipotesi nulla viene rifiutata o meno. In questo caso, la correlazione campione di Spearman \(\rho\) verrà confrontata con i valori di correlazione critici \(\rho_c\) trovati da questo calcolatore.

Per un caso a due code, l'ipotesi nulla viene rifiutata se \(|\rho| > \rho_c\). Per un caso con coda di destra, l'ipotesi nulla viene rifiutata se \(\rho > \rho_c\) e per un caso con coda di sinistra, l'ipotesi nulla viene rifiutata se \(\rho < \rho_c\). In ogni caso, la correlazione di Spearman critica viene calcolata di conseguenza in base al tipo di coda, al livello di significatività e alla dimensione del campione.

Tabella dei valori critici del rango di Spearman

Si noti che in genere i valori di correlazione critici, sia i valori critici di correlazione di Pearson che quelli di Spearman sono riportati nelle tabelle. A volte, queste tabelle sono difficili da leggere e potrebbe essere necessario molto tempo per leggere il valore effettivo che stai cercando.

Un vantaggio di questa calcolatrice è che ti darà rapidamente il numero esatto che stai cercando.

Cosa mostra la correlazione di Spearman?

La correlazione di Spearman valuta il grado di associazione lineare tra due variabili misurate a livello ordinale. Più specificamente, si valuta l'associazione lineare dei ranghi per un campione appaiato \((X_n, Y_n)\).

Quando dovrebbe essere utilizzata la correlazione di Spearman?

L'uso della correlazione di Spearman è appropriato quando i dati su cui stiamo lavorando sono misurati a livello ordinale. Questo è in genere il caso dei dati relativi alle classifiche, ecc.

Per i livelli di intervallo o rapporto, dovresti usare invece questo Calcolatore di correlazione critica di Pearson , per sfruttare un test statisticamente più potente.