Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Как продвинуть сайт на первые места?
    Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.
    Ускорение продвижения
    Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.
    Начать продвижение сайта
  • Вопрос 8. Корреляция. Применения корреляции в измерении. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.






    Коэффициенты корреляции используются для оценки силы связи между двумя признаками (в том числе при проверке того, есть ли эта связь вообще). Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалл а, о которых будет рассказано в этом разделе – это коэффициенты корреляции для проверки связи признаков, измеряемых по порядковым шкалам.

     

    При вычислении коэффициентов ранговой корреляции каждому наблюдению (т.е. респонденту) ставится в соответствие величина, называемая рангом. Ранг имеет смысл порядкового номера ответа респондента после того, как ответы всех респондентов расположили в порядке возрастания исследуемого признака. Поясним на примере: Пусть были получены следующие ответы на некоторый вопрос:

     

    Номер респондента                  
    Ответ                  

    Расположим ответы в порядке возрастания:

    Номер респондента                  
    Ответ                  

    Теперь запишем вместо ответов порядковые номера ответов. Это и будут ранги:

    Номер респондента                  
    Ранг                  

    Например, ранг 2-го респондента будет равен 4.

    Процедуру присвоения рангов можно сделать и несколько иным образом. Сначала найдем среди ответов самый маленький (это ответ 2). Присвоим ему ранг 1. Теперь ищем самый маленький ответ среди оставшихся ответов (ответ 4). Присваиваем ему ранг 2. И так далее, до тех пор, пока все наблюдения не получат ранги.

     

    Видно, что процедуру присвоения рангов можно выполнять для порядковых и интервальных шкал. Для номинальных шкал она неосуществима.

     

    Как вычислить коэффициент ранговой корреляции Спирмена?.

     

    Данные для его вычисления должны быть представлены в виде ответов респондентов на два вопроса. Скорее всего, это будут две строки или два столбца чисел, хотя вместо чисел могут быть и нечисловые ответы по порядковой шкале. Приведем пример данных:

     

    Ответ на 1 вопрос                
    Ответ на 2 вопрос                

    Первым делом по каждому вопросу найдем ранги:

    Ответ на 1 вопрос                
    РАНГ по 1 вопросу                
    Ответ на 2 вопрос                
    РАНГ по 2 вопросу                

    В результате мы имеем данные уже в виде рангов:

    РАНГ по 1 вопросу                
    РАНГ по 2 вопросу                

    На следующем этапе мы вычисляем разности рангов:

    Разности рангов -1         -2   -1

     

    Возводим их в квадрат и суммируем:

    Формула для коэффициента корреляции Спирмена выглядит так: .

    В ней кроме только что вычисленной суммы квадратов разностей рангов фигурирует еще число респондентов N, которое в нашем примере равно 8. Подставляем и вычисляем: .

    Коэффициент корреляции Спирмена может принимать значения от -1 до 1. Если коэффициент примерно равен 0, то связи нет. Если ρ ~1, то связь положительная: чем больше ранг 1-го ответа, тем больше ожидаемый ранг 2-го ответа. Если ρ ~-1, то связь есть, но отрицательная: чем больше ранг 1-го ответа, тем меньше ожидаемый ранг 2-го ответа. Тот же смысл имеет и коэффициент ранговой корреляции Кендалла, о вычислении которого будет рассказано далее на том же примере.

     






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.