Spearman հարաբերակցությունը հաճախ օգտագործվում է գնահատելու հարաբերությունները, որոնք ներառում են հերթական փոփոխականներ: Օրինակ, դուք կարող եք օգտագործել Spearman հարաբերակցությունը՝ գնահատելու համար, թե արդյոք աշխատողների թեստային վարժությունն ավարտելու հերթականությունը կապված է այն ամիսների քանակի հետ, որոնք նրանք աշխատել են:
Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում Spearman վարկանիշային հարաբերակցությունը:
Spearman's Rank հարաբերակցության գործակիցը տեխնիկա է, որը կարող է օգտագործվել երկու փոփոխականների միջև հարաբերությունների ուժն ու ուղղությունը (բացասական կամ դրական) ամփոփելու համար: Արդյունքը միշտ կլինի 1-ից մինուս 1-ի միջև:
Ե՞րբ պետք է օգտագործվի Սփիրմանի աստիճանի հարաբերակցության գործակիցը:
Երբ փոփոխականները սովորաբար բաշխված չեն կամ փոփոխականների միջև կապը գծային չէ, ավելի շատ խորհուրդ է տրվում օգտագործել Spearman աստիճանի հարաբերակցության մեթոդը: Հարաբերակցության գործակիցը բաշխման որևէ ենթադրություն չունի։
Ինչու է օգտագործվում Spearman-ի թեստը:
Spearman's Rank Correlation Test
Spearman's Rank Correlation-ը վիճակագրական թեստ է ՝ ստուգելու համար, թե արդյոք կա էական կապ տվյալների երկու հավաքածուների միջև: Spearman's Rank Correlation թեստը կարող է օգտագործվել միայն այն դեպքում, եթե կան առնվազն 10 (իդեալականում առնվազն 15-15) զույգ տվյալներ։
Ինչու՞ պետք է գործարկենք Spearman-ը Փիրսոնի հարաբերակցության փոխարեն:
2. Եվս մեկ տարբերություն այն է, որ Pearson-ն աշխատում է փոփոխականների չմշակված տվյալների արժեքներով, մինչդեռSpearman-ն աշխատում է դասակարգված փոփոխականներով: Այժմ, եթե մենք զգում ենք, որ ցրված գծապատկերը տեսողականորեն ցույց է տալիս «կարող է լինել միապաղաղ, կարող է լինել գծային» հարաբերություն, մեր լավագույն խաղը կլինի կիրառել Spearman-ը և ոչ թե Pearson-ը::
