Как использовать этот калькулятор критической корреляции

Значимость выборочного коэффициента корреляции \(r\) проверяется с использованием следующей t-статистики:

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

Для заданного размера выборки \(n\) число степеней свободы равно \(df = n-2\), а затем можно найти критическое значение t для данного уровня значимости \(\alpha\) и \(df\). Назовем это критическое значение t \(t_c\). Используя выражение t-статистики:

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

и теперь, если мы решим для \(r\), мы обнаружим, что

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

и это значение \(r_c\) является так называемым критическое значение корреляции Используется для оценки значимости выборочного коэффициента корреляции \(r\). Эти критические значения корреляции обычно находятся в специальных таблицах.

Обратите внимание, что этот калькулятор применяется для корреляции Пирсона, поэтому вам нужно будет использовать Калькулятор критической корреляции Спирмена если вы имеете дело с коэффициентом корреляции Спирмена.

Если у вас есть выборочные данные и вы хотите вычислить коэффициент корреляции, воспользуйтесь нашим калькулятор коэффициента корреляции . Если у вас много переменных, вы также можете использовать наш калькулятор корреляционной матрицы .