3 Calcular las formas de Rango coeficiente de correlación de Spearman

Método 3:La mano en Excel Uso de la R

El coeficiente de correlación de rangos de Spearman permite identificar si existe una relación de dos variables en una función monótona (si un número aumenta, también lo hace la otra, o viceversa). Siga esta guía simple para hacer el cálculo a mano, o instrucciones sobre cómo calcular el coeficiente de correlación en Excel o R.

método 1

La mano

Dibuje la tabla de datos. Esto organizar la información para calcular el coeficiente. Se necesita:

columnas con encabezados como se muestra a continuación
El número de líneas será de acuerdo al número de pares de datos que tiene.

Rellena los primeros dos columnas con los pares de datos.

En la tercera columna, ordenar los datos de la primera columna de 1 a "n", "n" es el número de datos que tiene. Ofrecen un número menor de clasificación ( "rango" en las imágenes) 1, el inmediatamente inferior propiedades número 2 estrellas y así sucesivamente.

En la cuarta columna, lo mismo que en el paso 3, pero la clasificación de la segunda columna.

Si dos o más datos de una columna son iguales, se calculará la media de ellos como si hubieran sido clasificadas normalmente con el promedio obtenido.
En el ejemplo mostrado, hay dos 5 que son calificados de 2 y 3. Como hay una repetición de 5, tomar el promedio de su clasificación. El promedio entre 2 y 3 es de 2,5, a continuación, asignar la calificación de 2,5 a 5 ambos.

En la columna "d", se calcula la diferencia entre los dos números de cada par de clasificaciones. Es decir, si uno se clasifica como uno y el otro como 3, la diferencia sería 2. La señal no importa, ya que el siguiente paso es aumentar este resultado al cuadrado.

Elevar al cuadrado cada uno de los números en la columna "d" y escribir estos valores en la columna "d".

Sumar todos los datos de columna "d". Este valor es el od.

Elija una de estas fórmulas:

Si no hay un empate en los pasos anteriores, introduzca el valor en la fórmula de rango de Spearman coeficiente de correlación

y reemplazar la "n" por el número de pares de datos que calculamos para obtener la respuesta.

Si hay un empate, utilice la fórmula estándar del coeficiente de correlación:

Interpretar el resultado. Puede variar entre -1 y 1.

Al lado de -1 - Correlación negativa.

Junto a 0 - correlación no lineal.

Siguiente 1 - Correlación positiva.

Recuerde que debe compartir el total exacto de los resultados y luego dividir por la mitad. Luego divida por od.

método 2

en Excel

Crear nuevas columnas con las calificaciones de las columnas existentes. Por ejemplo, si los datos están en la columna A2: A11, utilizar la fórmula "= RANK (A2, A $ 2: $ 11)"Al copiar y pegar en todas las filas y columnas.

Si hay algún valor sorteo, no como se explica en los pasos 3 y 4 del primer método.

En una nueva célula, que la correlación entre las dos columnas de clasificación con algo así como "= CORREL (C2: C11, D2: D11)". En este caso, C y D pueden corresponder a las columnas de clasificación. La célula posee la corrección de la clasificación de la correlación de Spearman.

método 3

Uso de la R

Descargar el R, si no tiene (Ver en R-Project).

Guardar los datos en un archivo CSV que contiene los datos que desea correlacionar en las dos primeras columnas. Por lo general, esto se puede hacer en el menú "Guardar como".

Abra el editor R. Si se encuentra en la terminal, basta con ejecutar la R. Si usted está en el escritorio, a continuación, haga clic en el "R".

Entre los mandatos siguientes:

d lt; - read.csv ("NOME_DO_SEU_CSV.csv") Y pulsar "Enter"

el color (rango (d [1]), rango (d [2]))

consejos

La mayoría de los conjuntos deben contener al menos cinco conjuntos de datos para identificar una tendencia (tres en el ejemplo se utilizaron para hacer más fácil para demostrar).

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El coeficiente de correlación de rangos de Spearman solamente identificar la fuerza de la correlación en el que el aumento de datos o disminuir de manera constante. Si hay una tabla de puntos dispersos o otra tendencia, el coeficiente de Spearman no proporcionar una representación exacta de sus correlaciones.
Esta fórmula se basa en la suposición de que no hay empates. Cuando no es, como en el ejemplo 1, la definición se debe utilizar: el coeficiente de correlación momento-producto basado en las filas.