Nichtparametrische Korrelationstechniken
Korrelation ist ein statistisches Verfahren zur Betrachtung der linearen Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen . Mit anderen Worten , es sieht aus , wie gut eine gerade Linie zu den Daten passt . Korrelationen liegen zwischen -1 und +1 ; eine Korrelation von -1 bedeutet eine perfekte negative Beziehung ( wie eine Variable nach oben geht, der andere nach unten ), während eine Korrelation von +1 bedeutet eine perfekte positive Beziehung (wie man nach oben geht, der andere geht auf). Eine Korrelation von 0 bedeutet keine lineare Beziehung . Nichtparametrische Korrelation macht weniger Annahmen als parametrische Korrelation. Parametrische Regression übernimmt die Variablen Intervall oder Verhältnis skaliert. Spearman- Rho
Spearman-Rho ( der griechische Buchstabe ) geht davon aus , dass nur die Variablen ordinal skaliert. Ordnungs Skalierung bedeutet, dass die Zahlen für die einzelnen Variablen gegeben sind in der richtigen Reihenfolge , aber nicht unbedingt im gleichen Abstand. Zum Beispiel, wenn man die Leute fragen, wie viel sie mögen Präsident Obama und die Auswahl war " Keineswegs, " " Ein bisschen ", " Etwas ", " ziemlich " und " Eine tolle Sache" , und diese Entscheidungen wurden erzielt 1 , 2, 3 , 4 und 5, dann sind die Zahlen in der richtigen Reihenfolge , aber es ist schwer zu sagen, ob der Unterschied zwischen "überhaupt nicht " und " ein wenig " ist das gleiche wie der Unterschied zwischen " ziemlich " und "Eine tolle Sache. " Zur Berechnung Spearman- R , zählen die Daten und berechnen die übliche Korrelation zwischen den Reihen.
Kendall- Tau
Kendall-Tau ( der griechische Buchstabe ) geht davon aus, auch die Daten Ordnungs , aber es hat eine andere Bedeutung als Spearman R. An Kendall-Tau zu verstehen ist, müssen Sie zuerst verstehen, übereinstimmende und diskordanten Paaren. Ein Paar sind zwei beliebige Themen in der Datenmenge , zum Beispiel , wenn Sie mit Menschen zu tun haben, könnte ein Paar Bob und Joe sein . Ein Paar von übereinstimmenden Werten ist , wenn der Gegenstand , der höheren auf eine Variable ist auch auf der anderen Seite höher. Ein Paar ist diskordanten , wenn das Subjekt, das höher auf eine Variable ist niedriger auf der anderen ist . Kendall-Tau kann (CD) /(n * n -1/2) , wobei C die Anzahl der übereinstimmenden Paare berechnet werden , D die Anzahl von sich widerPaare und n die Anzahl der Fächer .
Goodman - Kruskal Gamma
die Goodman - Kruskal gamma ( der griechische Buchstabe ) geht davon aus, auch Ordnungs Daten. Es wird als (CD ) /(C + D) wobei C und D die gleiche Bedeutung wie in Abschnitt 2 Gamma ist besser geeignet , wenn es viele gebunden Beobachtungen berechnet. Es ist auch etwas leichter zu verstehen.
Chi-Quadrat-
Chi-Quadrat übernimmt nur , dass die Daten Nenn , die keine inhärente Ordnung hat . Zum Beispiel, wenn Sie die Leute fragen, über ihre ethnische Gruppe , und die Möglichkeiten sind "White ", " Black", "Latino ", "Asian " und " Andere ", dann gibt es keine , um die Antworten. Aus diesem Grund würden einige sagen, dass Chi-Quadrat ist nicht wirklich ein Maß an Korrelation , aber es ist sicherlich ein Maß für die Beziehung zwischen zwei Variablen . Zur Berechnung Chi-Quadrat , müssen die Daten in einer Kontingenztabelle sein . Beschriften Sie die Zeilen und Spalten mit Zahlen, dann die Berechnung der Erwartungswert in jeder Zelle (die Zeile Gesamtzeiten der Spaltensumme dividiert durch die Gesamtumsatzes) . Dann finden Sie die Unterschiede zwischen den beobachteten und erwarteten Häufigkeiten in jeder Zelle , quadrieren sie , teilen sie durch die beobachteten Frequenzen und fügen Sie alle Quotienten . Anders als die anderen Maßnahmen kann Chi-Quadrat auf einem beliebigen positiven Zahl zu nehmen.