Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Коэффициент линейной корреляции




Читайте также:
  1. B) имеютодинаковые угловые коэффициенты
  2. I. Коэффициенты прибыльности
  3. Активтік коэффициент
  4. Алгоритмы линейной структуры и их программирование
  5. Анализ качества выборочного уравнения множественной линейной регрессии
  6. Анализ качества САУ с помощью метода коэффициентов ошибок
  7. Анализ коэффициентов финансовых результатов
  8. АНАЛИЗ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИНАНСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ
  9. Биномиальный коэффициент
  10. Величина коэффициента активности указывает на степень отклонения реальных растворов от идеальности.
  11. Взаимосвязь между финансовыми коэффициентами
  12. Второго порядка с постоянными коэффициентами

Тема 6 Линейная корреляция

Определение значимости корреляции

После вычисления коэффициента корреляции необходимо выдвинуть статистические гипотезы:

Н0: показатель корреляции значимо не отличается от нуля (является случайным).

Н1: показатель корреляции значимо отличается от нуля (является неслучайным).

Проверка гипотез осуществляется сравнением полученных эмпирических коэффициентов с табличными критическими значениями. Если эмпирическое значение достигает критического или превышает его, то нулевая гипотеза отвергается: rэмп ≥ rкр Но, Þ Н1 . В таких случаях делают вывод, что обнаружена достоверность различий.

Если эмпирическое значение не превышает критического, то нулевая гипотеза не отвергается: rэмп < rкр Þ Н0 . В таких случаях делают вывод, что достоверность различий не установлена.

Задания для самостоятельной работы.

1. Составить диаграмму корреляционной зависимости показателей субтестов «осведомленность» и «скрытые фигуры» (Таблица I) для первых 12 человек.

 

Коэффициент корреляции Пирсона называется также коэффициентом линейной корреляции или произведением моментов Пирсона. Он позволяет определить силу связи между двумя признаками, измеренными в метрических шкалах.

Его формула выглядит следующим образом:

У разных авторов эта формула может выглядеть по-разному. В данном пособии формула приводится в том виде, как она дана в кн. Наследов А.Д., Тарасов С. Г. «Применение математических методов в психологии».

Последовательность расчетов можно продемонстрировать на следующем примере. Итак, необходимо:

1. Вычислить значение корреляции между показателями роста в сантиметрах и веса в килограммах у представителей группы студентов.

2. Поставить вопрос о достоверности этого коэффициента. Для решения второй задачи необходимо предварительно сформулировать нулевую и альтернативную гипотезы:
Н0: корреляция между показателями роста и веса значимо не отличается от нуля (является случайной).
Н1: корреляция между показателями роста и веса значимо отличается от нуля (является неслучайной).

3. Данные заносятся в таблицу, при этом желательно, чтобы один из столбцов значений признака (показатели роста или веса) был упорядочен.

 

X (рост) Y (вес) xiх (xiх)2 yiу (yiу)2 (xi-Mx)*(yi-My)
-7,6 57,76 -11,3 127,69 85,88
-6,6 43,56 -9,3 86,49 61,38
5,4 29,16 6,7 44,89 36,18
-6,6 43,56 -1,3 1,69 8,58
10,4 108,16 12,7 161,29 132,08
-3,6 12,96 -8,3 68,89 29,88
-2,6 6,76 0,7 0,49 -1,82
-0,6 0,36 9,7 94,09 -5,82
8,4 70,56 4,7 22,09 39,48
3,4 11,56 -4,3 18,49 -14,62
n=10 Мх=166,6 Мy=58,3   Σ=384,4   Σ=626,1 Σ=371,2

 



σх = ≈ 6,53 σу = ≈ 8,34

Rxy = ≈ 0,758





Дата добавления: 2014-11-09; Просмотров: 102; Нарушение авторских прав?;


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Читайте также:



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2018) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление ip: 54.80.87.62
Генерация страницы за: 0.002 сек.