Spearmani korrelatsiooni kasutatakse sageli järjekorramuutujaid hõlmavate suhete hindamiseks. Näiteks võite kasutada Spearmani korrelatsiooni, et hinnata, kas töötajate testharjutuse sooritamise järjekord on seotud nende töötatud kuude arvuga.
Miks me kasutame Spearmani järgu korrelatsiooni?
Spearmani astme korrelatsioonikordaja on tehnika, mida saab kasutada kahe muutuja vahelise seose tugevuse ja suuna (negatiivse või positiivse) kokkuvõtmiseks. Tulemus jääb alati 1 ja miinus 1 vahele.
Millal tuleks Spearmani astme korrelatsioonikordajat kasutada?
Kui muutujad ei ole normaalselt jaotunud või muutujate vaheline seos ei ole lineaarne, võib soovitada kasutada Spearmani auaste korrelatsiooni meetodit. Korrelatsioonikordajal ei ole jaotuseeldusi.
Miks kasutatakse Spearmani testi?
Spearmani järgu korrelatsiooni test
Spearmani järgu korrelatsioon on statistiline test, et testida, kas kahe andmekogumi vahel on oluline seos. Spearmani asetuse korrelatsiooni testi saab kasutada ainult siis, kui andmepaari on vähem alt 10 (ideaaljuhul vähem alt 15–15).
Miks peaksime Pearsoni korrelatsiooni asemel kasutama Spearmani?
2. Veel üks erinevus on see, et Pearson töötab muutujate toorandmete väärtustega, kusjuuresSpearman töötab järjestatud muutujatega. Kui nüüd tunneme, et hajuvusdiagramm näitab visuaalselt seost „võib olla monotoonne, võib olla lineaarne”, oleks kõige parem kasutada Spearmani, mitte Pearsoni.
