Ранговая корреляция Спирмена (Таблица)

Наряду с анализом различий в средних тенденциях или в форме распределений не менее важным для понимания результатов опыта часто оказывается оценка статистической связи (корреляции) между двумя сравниваемыми рядами наблюдений. Оценка статистической связи позволяет понять взаимное влияние исследуемых факторов и различать между собой такие экспериментальные ситуации, когда оценка средних значений или формы распределений может не выявить различий.

Для решения таких задач в качестве меры взаимосвязи используется коэффициент линейной корреляции Пирсона. Этот коэффициент с успехом применяют при анализе различных экспериментальных данных в течение многих десятилетий.

Ранговая корреляция таблица

Минимальные значения коэффициентов ранговой корреляции, при которых связь между двумя рядами наблюдений можно считать значимой с надежностью Р, когда 4 ≤ n ≤ 10; n — это число пар сравниваемых наблюдений

n

P

0,05

0,025

0,01

0,005

0,001

4

0,900

       

5

1,000

1,000

1,000

1,000

 

6

0,771

0,828

0,886

0,942

1,000

7

0,678

0,768

0,836

0,893

0,964

8

0,643

0,714

0,786

0,857

0,928

9

0,633

0,700

0,767

0,833

0,900

10

0,564

0,685

0,746

0,806

0,867

Если число пар больше 10, критические значения коэффициента ранговой корреляции будут совпадать с вполне приемлемой точностью с критическими значениями обычной нормальной корреляции.

Таблица приводится по Л. Н. Большеву и Н. В. Смирнову (1965).

Поделитесь ссылкой с друзьями:

Комментарии:

Подписываемся на обновления!
  vk ok tw te  

Главная    |   Обратная связь    |   Карта сайта

Copyright © 2013 - 2024. Копирование материала с сайта возможно только при наличие активной индексируемой ссылки на https://infotables.ru

Информация, размещенная на сайте, предоставлена в целях ознакомления. Владельцы сайта infotables.ru не несут ответственности за риски, связанные с использованием информации, полученной с этого cайта.

 вконтакте   однокласники   tw   te