WikiDer > Коэффициент корреляции
А коэффициент корреляции это числовая мера какого-то типа корреляция, что означает статистическую связь между двумя переменные.[а] Переменных может быть две столбцы данного набор данных наблюдений, часто называемых образец, или два компонента многомерная случайная величина с известным распределение.[нужна цитата]
Существует несколько типов коэффициента корреляции, каждый со своим определением и собственным диапазоном удобства использования и характеристик. Все они принимают значения в диапазоне от -1 до +1, где ± 1 указывает на самое сильное возможное согласие, а 0 - на самое сильное возможное несогласие.[2] Как инструменты анализа, коэффициенты корреляции создают определенные проблемы, в том числе склонность некоторых типов искажаться выбросы и возможность неправильного использования для вывода причинно-следственная связь между переменными (подробнее см. Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи).[3]
Типы
Существует несколько различных показателей степени корреляции в данных, в зависимости от типа данных: в основном, являются ли данные измерениями, порядковыми или категориальными.
Пирсон
В Коэффициент корреляции продукт-момент Пирсона, также известный как р, р, или же Пирсона р, является мерой силы и направления линейный связь между двумя переменными, которая определяется как ковариация переменных, разделенных на произведение их стандартных отклонений.[4][5] Это наиболее известный и наиболее часто используемый тип коэффициента корреляции. Когда термин «коэффициент корреляции» используется без дополнительных уточнений, он обычно относится к коэффициенту корреляции произведение-момент Пирсона.
Внутри-класс
Внутриклассовая корреляция (ICC) - описательная статистика, которую можно использовать, когда количественные измерения производятся на единицах, которые организованы в группы; он описывает, насколько сильно единицы в одной группе похожи друг на друга.
Классифицировать
Корреляция рангов является мерой взаимосвязи между рейтингами двух переменных или двумя рейтингами одной и той же переменной:
- Коэффициент ранговой корреляции Спирмена является мерой того, насколько хорошо взаимосвязь между двумя переменными может быть описана монотонной функцией.
- В Коэффициент ранговой корреляции Кендалла тау является мерой доли рангов, совпадающих между двумя наборами данных.
- Гамма Гудмана и Крускала является мерой силы связи данных кросс-таблицы, когда обе переменные измеряются на порядковом уровне.
Тетрахорический и полихорический
В полихорическая корреляция Коэффициент измеряет связь между двумя упорядоченно-категориальными переменными. Технически это определяется как оценка коэффициента корреляции Пирсона, которую можно получить, если:
- Эти две переменные измерялись по непрерывной шкале, а не как переменные упорядоченной категории.
- Две непрерывные переменные следовали за двумерное нормальное распределение.
Когда обе переменные дихотомические, а не упорядоченно-категориальные, полихорическая корреляция Коэффициент называется коэффициентом тетрахорической корреляции.
Смотрите также
- Коэффициент детерминации
- Корреляция и зависимость
- Коэффициент корреляции
- Корреляция расстояний
- Доброту соответствия, любой из нескольких показателей, которые измеряют, насколько хорошо статистическая модель соответствует наблюдениям, суммируя несоответствие между наблюдаемыми значениями и значениями, ожидаемыми в рамках модели.
- Множественная корреляция
- Частичная корреляция
Сноски
- ^ Коэффициент корреляции: статистика, используемая для демонстрации того, как оценки по одному показателю соотносятся с оценками по второму показателю для той же группы людей. Высокое значение (приближающееся к +1,00) является сильной прямой зависимостью, значения около 0,50 считаются умеренными, а значения ниже 0,30 считаются показывающими слабую взаимосвязь. Низкое отрицательное значение (приближающееся к -1,00) также является сильной обратной зависимостью, а значения около 0,00 указывают на небольшую взаимосвязь, если таковая имеется.[1]
Рекомендации
- ^ "коэффициент корреляции". NCME.org. Национальный совет по измерениям в образовании. Архивировано из оригинал 22 июля 2017 г.. Получено 17 апреля, 2014.
- ^ Тейлор, Джон Р. (1997). Введение в анализ ошибок: исследование неопределенностей в физических измерениях (PDF) (2-е изд.). Саусалито, Калифорния: Университетские научные книги. п. 217. ISBN 0-935702-75-X. Архивировано из оригинал (PDF) 15 февраля 2019 г.. Получено 14 февраля 2019.
- ^ Бодди, Ричард; Смит, Гордон (2009). Статистические методы на практике: для ученых и технологов. Чичестер, Великобритания: Wiley. С. 95–96. ISBN 978-0-470-74664-6.
- ^ «Список вероятностных и статистических символов». Математическое хранилище. 2020-04-26. Получено 2020-08-22.
- ^ Вайсштейн, Эрик В. «Статистическая корреляция». mathworld.wolfram.com. Получено 2020-08-22.
