- •1. Статистический вывод. Проверка гипотез
- •2. Общая схема проверки статистической гипотезы
- •5 Сравнение средних значений ранжированных признаков двух независимых выборок
- •7. Сравнение дисперсий двух независимых выборок
- •8. Сравнение дисперсий двух зависимых (связанных) выборок
- •9,10 Анализ взаимосвязей количественных признаков. Коэффициент корреляции пирсона
- •11. Значимость коэффициента корреляции
- •13Алгоритм вычисления крк Спирмена.
- •14Значимость крк Спирмена.
- •15. Коэффициент ранговой корреляции кендалла
- •16Анализ взаимосвязи номинальных признаков с помощью корреляционного анализа
- •17. Бисериальный коэффициент корреляции (бкк)
- •18. Ранговый бисериальный коэффициент корреляции
18. Ранговый бисериальный коэффициент корреляции
Данный КК вычисляется в случае, когда одна переменная (например, х) измерена в номинальной дихотомической шкале, а вторая (например, у) в порядковой (ранговой) шкале. Этот коэффициент был исследован Кертеном и Глассом. Гласс предложил для вычисления ранговой корреляции формулу, которая не требует подсчета совпадений и инверсии.
rrb = 2/n (y 1 – y 0) , где n – общее количество лиц; y 1 – среднее значение по переменной у для лиц, у которых переменная х = 1; y 0 – среднее значение по переменной у для лиц, у которых переменная х = 0.
Примечание. Если одна переменная, например, х, измерена в порядковой шкале, а вторая переменная у в количественной шкале, то в этом случае не было разработано и исследовано никакого коэффициента корреляции. В такой ситуации рекомендуется преобразовать данные для количественной переменной в порядковую шкалу, т.е. проранжировать и воспользоваться после этого КРК Спирмена или КРК Кендалла.