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)

Установка параметров частной корреляции

Вызов процедуры

Назначение частной корреляции

ЧАСТНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ

Результаты расчета коэффициентов Кенделла

Установка параметров

Вызов процедуры

Назначение корреляции Кенделла

Корреляция Кенделла

 

 

Корреляция Кенделла – это непараметрический метод и все вышесказанное к корреляции Спирмена относится и к нему. Но в отличие от ранговой корреляции Спирмена он может быть обобщен для случая нескольких независимых переменных. Численные значения коэффициентов Кенделла и Спирмена не совпадают, но заключения о корреляции одинаковы.

 

 

Вызов процедуры производится вышеприведенными командами (см. пункты 4.2.1 и 4.3.1).

 

В тех же диалоговых окнах (подобных корреляции Пирсона) необходимо активизировать кнопку Kendal’s tau-b.

 

 

Анализ результатов численных значений коэффициентов Кенделла делаются аналогично вышеприведенным.

 

Общее замечание: При интерпретации результатов анализа корреляций необходима осторожность. Нельзя употреблять данные без предварительного исследования, чтобы не оказалось, что значения в них были пропущены неслучайно, или использовать опцию попарного исключения наблюдений, а затем делать выводы, используя нескорректированные вероятности. Не стоит также считать, что из значимости корреляций следует причинная связь.

 

 

При изучении корреляции двух перемененных необходимо учитывать возможное воздействие на них со стороны других переменных. Частная корреляция позволяет измерить связь между двумя переменными после удаления или корректировки линейных воздействий со стороны одной или более переменных. Последние в свою очередь в SPSS называются управляющими переменными.

 

 

Для вызова процедуры необходимо активизировать команды:

Analyze/Correlate/Partial...

 

 

В появившемся диалоговом окне Partial Correlations (рис.4-6) в область Variables следует перенести переменные, между которыми вы хотите установить зависимость, а в область Controling for управляющую переменную. В зависимости от того хотите ли вы, чтобы компьютер вывел уровни значимости следует установить флажок на Display Actual Significance level и выбрать одну из возможностей в области Test of Significance.

Рис.4-6. Вид диалогового окна Partial Correlations

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Результаты расчета коэффициента Спирмена | Результаты частной корреляции
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 331; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


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



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.