Spearman-korrelasie word dikwels gebruik om verwantskappe wat ordinale veranderlikes behels, te evalueer. Byvoorbeeld, jy kan 'n Spearman-korrelasie gebruik om te evalueer of die volgorde waarin werknemers 'n toetsoefening voltooi, verband hou met die aantal maande wat hulle in diens was.
Waarom gebruik ons Spearman-rangkorrelasie?
Spearman's Rank-korrelasiekoëffisiënt is 'n tegniek wat gebruik kan word om die sterkte en rigting (negatief of positief) van 'n verwantskap tussen twee veranderlikes op te som. Die resultaat sal altyd tussen 1 en minus 1 wees.
Wanneer moet Spearman se rangkorrelasiekoëffisiënt gebruik word?
Wanneer die veranderlikes nie normaalverspreid is nie of die verwantskap tussen die veranderlikes nie lineêr is nie, kan dit meer aanbeveel word om die Spearman-rangkorrelasiemetode te gebruik. 'n Korrelasiekoëffisiënt het geen verspreidingsaannames nie.
Waarom word 'n Spearman's-toets gebruik?
Spearman's Rank Correlation Test
Spearman's Rank Correlation is 'n statistiese toets om te toets of daar 'n beduidende verband tussen twee stelle data is. Die Spearman's Rank Correlation-toets kan slegs gebruik word as daar ten minste 10 (ideaal gesproke ten minste 15-15) pare data is.
Hoekom sal ons 'n Spearman in plaas van 'n Pearson-korrelasie bestuur?
2. Nog 'n verskil is dat Pearson met rou datawaardes van die veranderlikes werk, terwylSpearman werk met rangorde-veranderlikes. Nou, as ons voel dat 'n spreidingsdiagram visueel 'n "moontlik eentoniese, dalk lineêre" verhouding aandui, sal ons beste weddenskap wees om Spearman toe te pas en nie Pearson nie.
