Diferentes tipos de correlações são utilizados nas estatísticas para medir as formas variáveis se relacionam uns com os outros. Por exemplo, usando duas variáveis - Classe Rank ensino médio e GPA faculdade - um observador pode desenhar uma correlação que os alunos com um grau do ensino médio acima da média normalmente conseguir um GPA faculdade acima da média. Correlações também medir a força da relação e se a correlação entre as variáveis é positiva ou negativa. O tipo de correlação realizado depende de se as variáveis são dados não numéricos ou intervalo, tais como a temperatura.
Correlação de Pearson produto-momento
A Pearson Correlação produto-momento foi nomeado após Karl Pearson, fundador da disciplina estatística matemática. É considerada uma correlação linear simples, o que significa que a relação entre duas variáveis depende deles sendo constante. Pearson é usada com os dados de intervalo para medir a força de correlação, que é representado pela letra R na equação. Essa correlação também mostra se a relação é positiva ou negativa representado por números entre o valor de +1 e -1. Quanto mais perto o valor de R vem a -1,00 1,00 ou, mais forte é a correlação. Quanto mais próximo o valor de r trata do número 0, mais fraca a correlação. Por exemplo, se r igualou -.90 ou 0,90 indicaria uma relação mais forte do que -.09 ou .09.
De correlação de Spearman
De correlação de Spearman foi nomeado após estatístico Charles Edward Spearman. A equação de Spearman é mais simples e frequentemente usado em estatísticas no lugar de Pearson, embora seja menos conclusivos. Os cientistas sociais também podem usar Spearman para descrever a correlação entre os dados qualitativos, como a etnia ou sexo, e os dados quantitativos, como o número de crimes cometidos. A correlação é calculada usando uma hipótese nula de que é posteriormente aceita ou rejeitada. A hipótese nula é composta normalmente por uma questão de ser answered- por exemplo, se deve ou não os números de crimes cometidos são as mesmas para homens e mulheres.
Kendall de correlação
O Posto de correlação Kendall, nomeado para o estatístico britânico Maurice Kendall, mede a força de dependência entre os conjuntos de duas variáveis aleatórias. Kendall pode ser usado para análise estatística quando Correlação de Spearman rejeita a hipótese nula. Ele alcança uma correlação quando o valor de uma variável diminui eo valor da outra variável increases- esta correlação é referido como pares discordantes. Uma correlação pode também ocorrer quando as duas variáveis aumenta simultaneamente, referida como um par concordante.
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