Mais sobre esta calculadora de correlação crítica de Spearman

Os valores críticos são usados ​​para serem comparados com uma estatística de teste para avaliar se a hipótese nula é rejeitada ou não. Nesse caso, a correlação de amostra de Spearman \(\rho\) será comparada com os valores de correlação críticos \(\rho_c\) encontrados por esta calculadora.

Para um caso bicaudal, a hipótese nula é rejeitada se \(|\rho| > \rho_c\). Para um caso de cauda direita, a hipótese nula é rejeitada se \(\rho > \rho_c\) e para um caso de cauda esquerda, a hipótese nula é rejeitada se \(\rho < \rho_c\). Em cada caso, a correlação crítica de Spearman é calculada de acordo, dependendo do tipo de cauda, ​​nível de significância e tamanho da amostra.

Tabela de valores críticos de classificação de Spearman

Observe que, normalmente, os valores críticos de correlação, os valores críticos de correlação de Pearson e Spearman, são fornecidos em tabelas. Às vezes, essas tabelas são difíceis de ler e pode demorar muito para ler o valor real que você está procurando.

Uma vantagem desta calculadora é que ela lhe dará rapidamente o número exato que você está procurando.

O que mostra a correlação de Spearman?

A correlação de Spearman avalia o grau de associação linear entre duas variáveis ​​medidas no nível ordinal. Mais especificamente, é avaliar a associação linear das classificações para uma amostra emparelhada \((X_n, Y_n)\).

Quando a correlação de Spearman deve ser usada?

Usar a correlação de Spearman é apropriado quando os dados com os quais estamos trabalhando são medidos no nível ordinal. Isso normalmente é o caso com dados relacionados a classificações, etc.

Para níveis de intervalo ou proporção, você deve usar em vez disso Calculadora de correlação crítica de Pearson , para aproveitar as vantagens de um teste estatisticamente mais poderoso.