Корреляция СПИРМЕНА, ПИРСОНА, КЕНДЕЛЛА. Анализ данных #12. Содержание: общая идея коэффициентов корреляции, корреляция Пирсона, корреляция Спирмена, корреляция Кендалла, диаграмма рассеяния с линией регрессии, обычные и особые случаи, умеренная корреляция, сильная корреляция, слабая корреляция, как влияют выбросы и грубые ошибки, неоднородная выборка, алгоритм работы с методом.

Коэффициенты корреляции СПИРМЕНА, ПИРСОНА в STATISTICA. Как провести корреляционный анализ Спирмена, Пирсона в программе STATISTICA.

Корреляция (соотношение, взаимосвязь) или корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или более величин. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.

Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.

Линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона) разработали Карл Пирсон, Фрэнсис Эджуорт и Рафаэль Уэлдон в 90-х годах XIX века.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла.

СТАТИСТИКА STATISTICA

свернуть