상관 관계의 중요성 테스트
- 독립 샘플로부터의 상관 관계 비교
- 종속 샘플로부터의 상관 관계 비교
- 선형 독립성 테스트(0 에 대한 테스트)
- 고정 값에 대한 상관 관계 테스트
- 상관 관계 신뢰 구간 계산
- 피셔-지-변환
- 범주 데이터에 대한 피 상관 계수 계산
- 목록의 가중 평균 계산 상관 관계
- 효과 크기의 변환 아르 자형,디,에프,확률 비율 및 에타 제곱
- 선형 상관 관계 계산
1. 서로 다른 샘플에서 검색 된 독립적 인 샘플
상관 관계로부터의 상관 관계 비교는 서로에 대해 테스트 할 수 있습니다. 예:상상,당신은 테스트 할,남자는 여성보다 훨씬 더 빨리 자신의 소득을 증가하는 경우. 1 200 명의 남성과 980 명의 여성의 연령 및 소득에 대한 데이터를 수집 할 수 있습니다. 상관 관계는 금액 수 아르 자형=.38 남성 코호트 및 아르 자형=.31 여성 두 코호트의 상관 관계에 큰 차이가 있습니까?
| 7972 | ||
| 상관 관계 1 | ||
| 상관 관계 2 | ||
| 테스트 통계 지 | ||
| 확률 피 | ||
(이드에 따른 계산,골위처&슈미트,2011,쪽.547;단면 테스트)
2. 종속 샘플에서 상관관계의 비교
여러 상관관계가 동일한 샘플에서 검색된 경우,데이터 내의 이 의존관계는 유의 검정의 검정력을 증가시키기 위해 사용될 수 있다. 다음 가상의 예를 고려하십시오:
- 85 3 학년 어린이는 지능(1),산술 능력(2)및 독해력(3)에 대한 테스트를 받았습니다. 지능과 산술 능력 사이의 상관 관계는 다음과 같습니다.53,지능과 독서는 아르 자형 13=.41 과 산술 및 읽기 아르 자형 23=.59. 지능 사이의 상관 관계는 지능과 독해 사이의 상관 관계보다 산술 능력이 높습니까?
| 2018 년 11 월 13 일 | |||
| 테스트 통계 지 | |||
| 프로포즈 | |||
(이드 등에 따른 계산. 단 하나 편들어진 테스트)
3. 선형 독립성 테스트(0 에 대한 테스트)
다음 계산기를 사용하여 상관 관계가 0 과 다른지 테스트 할 수 있습니다. 이 시험은 학생의 자유도를 가진 티 분포에 기초합니다. 예:왼쪽 발의 길이와 18 남자의 코가 정량화됩니다. 길이는 아르 자형=.69. 상관 관계가 0 과 크게 다른가요?
| 7972 | |
| 테스트 통계 티 | |
| 편성 피(단면) | |
| (양면) |
(이드 등에 따른 계산. 542;양면 테스트)
4. 고정 값
에 대한 상관 관계 테스트 다음 계산기를 사용하여 상관 관계가 고정 값과 다른지 테스트 할 수 있습니다. 이 테스트는 피셔-지-변환을 사용합니다.
| 이 경우,상관 관계 는 다음과 같이 테스트됩니다.) |
||
| 테스트 통계 지 | ||
| 프로포즈 | ||
(이드 등에 따른 계산. 양면 테스트)
5. 상관관계의 신뢰 구간 계산
신뢰 구간은 주어진 확률(신뢰 계수)과의 상관관계를 포함하는 값의 범위를 지정합니다. 신뢰 계수가 높을수록 신뢰 구간이 커집니다. 일반적으로,주위 값.9 사용중입니다.
| 2018 년 11 월 1 일,2018 년 12 월 1 일,2018 년 12 월 1 일,2018 년 12 월 1 일,2018 년 12 월 1 일,2018 년 12 월 1 일 | |||
| 신뢰 구간 | |||
(이드 등에 따른 계산. 자바 스크립트에서 부동 소수점 숫자의 제한된 정밀도로 인해 큰 표본 크기와 극단적 인 상관 값으로 계산이 부정확 해집니다.
6. 피셔-지-변환
피셔-지-변환은 상관 관계를 거의 정상적으로 분산 된 척도로 변환합니다. 상관 관계 목록을 평균 할 때 상관 관계가있는 많은 작업에 필요합니다. 다음 변환기는 상관 관계를 변환하고 역 연산을 계산합니다. 참고,그 피셔-지 입력 된 대문자.
| 값 | 변환 | 결과 |
7. 예를 들어,남성과 여성의 시험에서 합격/불합격. 또한 우발 계수 또는 성탄절의 피라고합니다. 코헨으로의 변환은 효과 크기 계산기를 통해 이루어집니다.
| 그룹 1 | 그룹 2 | |
| 카테고리 1 | ||
| 카테고리 2 | ||
| 운영체제 | ||
| 효과 크기 | ||
8. 상관 관계 목록의 가중 평균 계산
상관 관계의 비스듬히 분포로 인해(참조 피셔-지-변환)상관 관계 목록의 평균은 단순히 산술 평균을 작성하여 계산할 수 없습니다. 일반적으로,상관 관계는 피셔-지-값으로 변환 및 평균과 역 피셔-지와 재전송하기 전에 경우의 수에 의해 가중치. (2011,544 쪽)올킨&프랫(1958)의 보정을 대신 사용하여 시뮬레이션이 평균 상관 관계를보다 정확하게 추정하는 것으로 나타났습니다. 다음 계산기는 당신을 위해”전통적인 피셔-지-접근법”과 올킨과 프랫의 알고리즘을 모두 계산합니다.
| 7972 | 롤킨&프랫 | |
당신은뿐만 아니라 스프레드 시트 프로그램의 테이블에서 값을 복사 할 수 있습니다. 마지막으로 계산을 시작하려면”확인”을 클릭합니다. 데모 목적으로 이미 채워진 일부 값.
9. 효과 크기의 변환 아르 자형,디,에프,확률 비율 및 에타 제곱
상관 관계는 효과 크기 측정 값입니다. 그들은 경험적 효과의 크기를 정량화합니다. 다른 효과 크기 측정도 여러 가지가 있으며,아마도 가장 두드러진 효과 중 하나 일 것입니다. 다른 효과 크기 측정 값을 다른 것으로 변환 할 수 있습니다. 효과 크기의 페이지 계산에 온라인 계산기를 살펴 주시기 바랍니다.
10. 선형 상관 관계의 계산
온라인 계산기는 두 변수의 선형 피어슨 또는 제품 모멘트 상관 관계를 계산합니다. 변수 1 의 값을 1 열에 입력하고 변수 2 의 값을 2 열에 입력하고’확인’을 누르십시오. 데모로서,높은 양의 상관 관계에 대한 값은 이미 기본적으로 채워집니다.
| 데이터 | 선형 상관 관계 |
결정 계수 아르 자형 2 |
해석 |
문헌
이 페이지의 많은 가설 검정은 이드 등을 기반으로 한다. (2011). 이 응용 프로그램은 학생들을위한 것입니다. 스프레드시트 요소는 수동 테이블을 기반으로 합니다.
- 이드,엠.,골위처,엠.,&슈미트,엠.(2011). 통계와 관련이있다. 벨츠
다음 인용을 사용하십시오. 상관 관계를 비교하기위한 가설 검정. 사용 가능:https://www.psychometrica.de/correlation.html. 비베르가우(독일):심리 측정. 도이:10.13140/아르 자형.2.1.2954.1367