更多关于这个Spearman的关键相关计算器

使用临界值与测试统计数据进行比较,以评估否定假设是否被拒绝。在这种情况下,将与此计算器找到的临界相关值\(\rho_c\)进行比较Spearman的样本相关\(\rho\)。

对于双尾的情况,如果\(|\rho| > \rho_c\),则拒绝零假设。对于右尾的情况,如果\(\rho > \rho_c\)和左尾的情况,则拒绝NULL假设,如果\(\rho < \rho_c\),则拒绝NULL假设。在每种情况下,根据尾部,显着性水平和样本大小的类型,相应地计算临界矛盾的相关性。

Spearman的秩临界值表

观察到,临界相关值,Pearson和Spearman的相关性关键值都是在表中给出的。有时,这些表难以阅读,读取您正在寻找的实际值可能需要很长时间。

此计算器的一个优点是它将快速为您提供您正在寻找的确切编号。

Spearman的相关性显示是什么？

Spearman的相关性评估了在序数测量的两个变量之间的线性关联程度。更具体地,它是评估成对样本\((X_n, Y_n)\)的等级的线性关联。

应该使用Spearman相关性？

当我们使用的数据在序数级别测量时,使用Spearman的相关性是合适的。通常是与排名相关的数据等的情况。

对于间隔或比率级别,您应该使用它 Pearson的关关相关器 ,利用更具统计强大的测试。