АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Корреляции Спирмена и Кендалла

Прочитайте:
  1. Измерение связи между явлениями. Коэффициент корреляции
  2. Корреляции между результатами отдельных заданий и общей оценкой РТС и оценками арт-терапевтических шкал формальных элементов
  3. Корреляции Пирсона
  4. Коэффициент корреляции Спирмэна
  5. Пример расчета коэффициента корреляции Спирмэна.
  6. Психосоматические корреляции
  7. Соматопсихические корреляции

Шаг 1. Запустим модуль Непараметрическая статистика. Выберем пункт Корреляции Спирмена, тау Кендалла, гамма.

В появившемся диалоге Ранговые корреляции перейдём на вкладку Дополнительно.

Шаг 2. Зададим переменные.

Шаг 3. Нажмём на кнопку Спирмена R в диалоге Ранговая корреляция.

Теперь вернёмся в окно Ранговая корреляция и нажмём на кнопку Тау Кендалла.

Обратите внимание: коэффициент корреляции Спирмена между переменными Эритроциты и Тромбоциты оказался статистически значимым, в то время как коэффициенты корреляции Кендалла – нет. Это объясняется тем, что коэффициент корреляции Спирмена сильнее реагирует на несогласие ранжировок.

В заключении визуально проанализируем зависимость между переменными. С этой целью построим Матричный график.

Нажмём на кнопку Матричный график в диалоге Ранговые корреляции.

Другой способ построения подобного графика: можно выбрать из меню пункт Графика/Матричные графики.

Дата добавления: 2015-02-06 | Просмотры: 845 | Нарушение авторских прав


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |

При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.003 сек.)