Корреляции Спирмена и Кендалла
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: 831 | Нарушение авторских прав
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
|