RHO Korelasyonu – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Mızraklı RHO Korelasyonu
Spearman rho korelasyonu, Sir Charles Spearman (1904b) tarafından, bir Pearson r’yi hesaplamada aykırı değerlerin olumsuz etkisini en aza indirmenin bir yolu olarak, ancak bununla sınırlı olmamak üzere tanıtıldı. İki değişkeni sıralı eşdeğerlerine dönüştürecek ve Pearson korelasyonu için hesaplama prosedürünü uygulayacak olsaydık, Spearman rho değerini elde ederdik. Bu nedenle, birçok araştırmacı Spearman rho’yu Pearson r’nin yakın bir akrabası olarak düşünür.
Spearman rho’yu hesaplarken, her bir veri çiftinin sıraları arasındaki farkı belirleriz. Bu farkların karesi alınır ve toplanır ve bu değer hesaplama formülüne girilir. Sıralardaki büyük farklılıklar kare alındığında büyütüldüğünden, büyük sıra farklılıklarının varlığı nispeten daha düşük rho değerlerine yol açacaktır. ±1.00’e yakın olan rho değerleri, X ve Y üzerindeki sıralamaların göreceli olarak birbirine benzediğini; .00’a yakın olan rho değerleri, X ve Y’nin sıralamalarının göreceli olarak birbirinden bağımsız olduğunu gösterir.
KENDALL TAU-b KORELASYONU
Maurice G. Kendall (1938, 1948), tau korelasyonunu sıra-düzen korelasyonuna alternatif bir yaklaşım olarak tanıttı. İstatistiğin tau-a, tau-b ve tau-c olmak üzere üç varyasyonu vardır, ancak IBM SPSS İki Değişkenli Korelasyon prosedüründe yalnızca tau-b (bağlı sıralar ve iki değişken için hiçbir bağı olmayan sıralamalar için geçerlidir) geçerlidir. mevcut.
Spearman rho için doğru olduğu gibi, iki değişkenin değerleri ilk önce bağımsız olarak sıralanmıştır. Daha sonra vakalar, 1. Sıradan başlayarak X üzerindeki sıra sırasına göre listelenir.
Kendall tau-b’yi hesaplamak için, her bir durumun altındaki uyumlu ve uyumsuz çiftlerin sayısı Y değişkenine göre sayılır. Uyumlu bir çift, Y üzerindeki sıralaması verilen durumdan daha düşük olan bir çifttir. Listelemede daha düşük olan durumlar X’te (yani listelemenin temelinde) daha düşük sıralandığından uyumlu olarak etiketlenir ve Y değeri de daha düşük sıralanırsa, ilişki uyumludur (tutarlı veya ünsüz).
Uyumsuz bir çift, Y üzerindeki sıralamanın verilen durumdan daha yüksek olduğu bir çifttir. Uyumsuz olarak etiketlenir, çünkü listede daha düşük olan durumlar X’te daha düşük sıralanır (bu, listelemenin temelidir) ve Y değeri daha yüksek sıralanırsa, ilişki uyumsuzdur (tutarsız veya uyumsuz).
+1,00’e yakın tau-b değerleri, X ve Y sıralamalarının çok benzer bir şekilde sıralandığını gösterir (yani, çoğunlukla uyumludur); -1,00’e yakın tau-b değerleri, X ve Y sıralamalarının ters sıralandığını gösterir (yani, çoğunlukla uyumsuzdur); .00’a yakın tau-b değerleri, X ve Y’nin sıralamalarının birbirinden nispeten bağımsız olduğunu gösterir.
Kendall’ın korelasyonunun Spearman’ınkinden daha iyi bir nüfus tahmini olduğuna ve bu nedenle bir şekilde tercih edilebileceğine dair bazı öneriler var, ancak her ikisini de tartışan çoğu ders kitabı genellikle aralarında bir tercih belirtmez.
Spearman rho nedir
Spearman korelasyon örnekleri
Kısmi korelasyon örnekleri
Spearman korelasyon nedir
Spearman korelasyon analizi
Spearman korelasyon katsayısı
Spearman korelasyon formülü
Pearson korelasyon
BAĞSIZ SAYISAL ÖRNEK
X ve Y adlı iki genel değişken içeren Spearman Kendall No Ties adlı veri dosyasını kullanıyoruz. Bu değişkenlerin her biri bağımsız olarak sıralanmıştır ve X sıralamasına göre listelenmiştir. Örneğin, ilk durum X’te birinci, Y’de ikinci sırada yer alır. Veri dosyasının bir ekran görüntüsü sunulur.
ANALİZ KURULUMU
Analizin kurulumu, Pearson korelasyonunu nasıl elde ettiğimize benzer (karşılaştırma amacıyla burada da talep edeceğiz). Ana menüden Analyze ➔ Correlate ➔ Bivariate öğesini seçiyoruz. Bu, gösterildiği gibi ana İki Değişkenli Korelasyonlar penceresini açar. X ve Y’yi, Korelasyon Katsayıları alanında Pearson, Kendall’ın tau-b’sini ve Spearman’i talep eden Değişkenler paneline taşıyoruz. Önem Testi kapsamında Two-tailed talep eden ve IBM SPSS Flag’in önemli korelasyonları isteyen varsayılan belirtimleri koruyoruz. Analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.
ANALİZ ÇIKIŞI
Analizin çıktısı, ayrı çıktı tablolarında sağlanan parametrik (Pearson r) ve iki parametrik olmayan korelasyon ile gösterilir. Daha önce belirtildiği gibi, Pearson ve Spearman korelasyonları, sıralanmış verilerde aynı değeri döndürür. Kendall’ın tau-b’si Spearman rho’dan belirgin şekilde daha düşüktür; sıralama farklılıkları aşırı olmadığı sürece bu çok tipik bir sonuçtur.
Bununla birlikte, her iki durumda da, X ve Y’nin saflarındaki varyasyonların birbirleriyle çok fazla eşzamanlı (uyumlu) olduğu görülmektedir. Tüm korelasyonlar, .05 alfa seviyesi altında istatistiksel olarak anlamlıdır; .958’in Pearson r’si ve .958’in Spearman rho’su p < .001’dedir ve .818’in Kendall tau-b’si de p < .001’dedir.
BAĞLI SAYISAL ÖRNEK
Sıralamalarda bağlar olduğunda üç korelasyon arasındaki farklılıkları göstermek için, A ve B adlı iki genel değişken içeren Spearman Kendall Ties adlı veri dosyasını kullanıyoruz. Bu değişkenlerin her biri bağımsız olarak sıralanmış ve A sıralamasına göre listelenmiştir. . Böylece, 1 numaralı Vaka A’da birinci, B’de sekizinci sırada yer alır. Veri dosyasının bir ekran görüntüsü sunulur.
Sıralardaki bağlar, bağlanan sıraların her birine, beraberlik olmadığında kullanılacak olan sıraların bir ortalaması atanarak ele alınır. Örneğin, Vaka numarası 2 ve Vaka numarası 6, B ölçüsüne bağlanmıştır ve her birine ortalama 4,5 sıralaması verilmiştir. Veri dosyasında görülebileceği gibi, 14 vakadan 10’u B değişkeninde berabere puanlara dahil olmuştur.
ANALİZ KURULUMU VE ÇIKTI
Analizin kurulumu, açıklamamızla aynıdır ve analizin çıktısı gösterilmektedir. IBM SPSS tarafından kullanılan Spearman’ı hesaplamak için kullanılan algoritma bağların varlığını hesaba kattığından, Pearson r ve Spearman rho bir kez daha değer bakımından eşittir.
Aynı veriler için, yine bağları barındıracak şekilde tasarlanmış Kendall tau-b, gözle görülür şekilde daha düşük bir korelasyon değeri döndürür. Tüm korelasyonlar, .05 alfa seviyesi altında istatistiksel olarak anlamlıdır; .632’lik Pearson r ve .632’lik Spearman rho, p = .015’te ve .475’lik Kendall tau-b, p = .021’de. Spearman rho’yu veya Kendall tau-b’yi bildirme arasındaki seçim, her biri dergi literatüründe bildirildiği gibi, araştırmacıların tercihlerine düşmektedir. Hafif tercihimiz Kendall tau-b’dir.
Kısmi korelasyon örnekleri Pearson korelasyon Spearman korelasyon analizi Spearman korelasyon formülü Spearman korelasyon katsayısı Spearman korelasyon nedir Spearman korelasyon örnekleri Spearman rho nedir