Назначение рангового коэффициента корреляции — КиберПедия 

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

Назначение рангового коэффициента корреляции

2017-06-11 393
Назначение рангового коэффициента корреляции 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Метод ранговой корреляции Спирмена rs позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков.

Ограничения коэффициента ранговой корреляции

1. По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений, а именно N≤40.

2. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена rs при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых ряда должны представлять собой две последовательности несовпадающих значений. В случае если это условие не соблюдается, необходимо вносить поправку на одинаковые ранги.

 

АЛГОРИТМ

расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена rs

1. Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В.

2. Проранжировать значения переменной А, начисляя ранг 1 наименьшему значению, в соответствии с правилами ранжирования. Занести ранги в первый столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

3. Проранжировать значения переменной В, в соответствии с теми же правилами. Занести ранги во второй столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

4. Подсчитать разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и занести в третий столбец таблицы.

5. Возвести каждую разность в квадрат: d2. Эти значения занести в четвертый столбец таблицы.

6. Подсчитать сумму квадратов Σd2.

При наличии одинаковых рангов рассчитать поправки:
Та = Σ (а3-а)/12

Тb= Σ (b3-b)/12

 

где,

а - объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду А;

b - объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду В.

7. Рассчитать коэффициент ранговой корреляции rs по формуле:

а) при отсутствии одинаковых рангов

rs = 1 – 6*Σ(d2)

N*(N2-1)

б) при наличии одинаковых рангов

rs = 1 – 6* Σd2+Ta+Tb

N*(N2-1)

 

где

Ed2 - сумма квадратов разностей между рангами;

Ta и Tb - поправки на одинаковые ранги;

N - количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.

8. Определить по таблице критические значения rs для данного N. Если превышает критическое значение или, по крайней мере, равен ему, корреляция достоверно отличается от 0.

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 10

 

 

Таблицы критических значений

Т - критерия Вилкоксона

для уровней статистической значимости р ≤0,05 и р ≤0,01

 

«Типичный» сдвиг является достоверно преобладающим по интенсивности, если Тэмп ниже или равен Т0,05> и тем более достоверно преобладающим, если Тэмп, ниже или равен T0,01(по Wikoxon F. et al., 1963).

 

  ρ   n ρ
0,05 0,01 0,05 0,01
    -      
    -      
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           
           

 

Таблица критических значений

Выборочного коэффициента

Корреляции рангов

(по В.Ю. Урбаху, 1964)

 

Связь достоверна, если rsэмп ≥ rs0,05, и тем более достоверна, если rsэмп ≥ rs0,01.

 

 

  ρ     ρ     ρ  
n 0,05 0,01 n 0,05 0,01 n 0,05 0,01
  0,94 -   0,48 0,62   0,37 0,48
  0,85 - I8 0,47 0,60   0,36 0,47
  0,78 0,94   0,46 0,58     0,46
  0,72 0,88   0,45 0,57   0,36 0,45
  0,68 0,83   0,44 0,56   0,34 0,45
  0,64 0,79   0,43 0,54   0,34 0,44
  0,61 0,76   0,42 0,53   0,33 0,43
  0,58 0,73   0,41 0,52   0,33 0,43
  0,56 0,70   0,49 0,51   0,33 0,43
  0,54 0,68   0.39 0,50   0,32 0,41
  0,52 0,66   0,38 0,49   0,32 0,41
  0,50 0,64   0,38 0,48   0,31 0,40

 

Таблица критических значений Q Розенбаума

 

для уровней статистической значимости р≤ 0,05 и р≤0,01

(по Гублеру Е.В., Генкину А.А., 1973)

Различия между двумя выборками можно считать достоверными (р<0,05), если Qэмп равен или выше критического значения Q0,05, и тем более достоверными (р≤0,01), если Qэмп равен или выше критического значения Q0,01.

 

n                                
р = 0,05
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
р = 0,01
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                   

Таблица критических значений U Манна-Уитни

 

для уровней статистической значимости р≤ 0,05 и р≤0,01

(по Е.В. Гублеру, А.А. Генкину, 1973)

Различия между двумя выборками можно считать достоверными (р<0,05), если U эмп равен или ниже критического значения U0,05, и тем более достоверными (р≤0,01), если Uэмп равен или ниже критического значения U0,01.

 

n1                                
n2 р = 0,05
  -                              
  -                              
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
р = 0,01
  - -                            
  - -                            
  -                              
  -                              
  -                              
  -                              
  -                              
  -                              
                                 
                                 
                                 
                                 
                                 
                                   

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 11

Примерный перечень методик диагностики

 

МЕТОДИКИ ИЗУЧЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОСОБЕННОСТЕЙ ВОСПРИЯТИЯ

1.1. Методика «Компасы»

1.2. Методика «Шкалы приборов»

МЕТОДИКИ ИЗУЧЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОСОБЕННОСТЕЙ ПАМЯТИ

2.1. Методика «Память на числа»

2.2.-Методика «Оперативная память»

2.3. Методика «Память на образы»

2.4. Методика «Слуховая память»

2.5. Методика «Кратковременная память»

МЕТОДИКИ ИЗУЧЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОСОБЕННОСТЕЙ ВНИМАНИЯ

3.1. Методика «Перепутанные линии»

3.2. Методика «Корректурная проба» (буквенный вариант)

3.3. Методика «Красно-черная таблица»

3.4. Методика «Расстановка чисел»

3.5. Методика Мюнстерберга

3.6. Методика «Числовой квадрат»

МЕТОДИКИ ИЗУЧЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОСОБЕННОСТЕЙ МЫШЛЕНИЯ

4.1. Методика «Значение слов»

4.2. Методика «Комбинаторные способности»

4.3. Методика «Количественные отношения»

4.4. Методика «Исключение понятий»

4.5. Методика «Выявление общих понятий»

4.6. Методика «Толкование пословиц

4.7. Методика «Аналогии»


Поделиться с друзьями:

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...

Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...

Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.051 с.