КОРРЕЛЯЦИЯ Спирмена Пирсона Кенделла | АНАЛИЗ ДАННЫХ #12

Корреляция СПИРМЕНА, ПИРСОНА, КЕНДЕЛЛА. Анализ данных #12. Содержание: общая идея коэффициентов корреляции, корреляция Пирсона, корреляция Спирмена, корреляция Кендалла, диаграмма рассеяния с линией регрессии, обычные и особые случаи, умеренная корреляция, сильная корреляция, слабая корреляция, как влияют выбросы и грубые ошибки, неоднородная выборка, алгоритм работы с методом.

Коэффициенты корреляции СПИРМЕНА, ПИРСОНА в STATISTICA. Как провести корреляционный анализ Спирмена, Пирсона в программе STATISTICA.

Корреляция (соотношение, взаимосвязь) или корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или более величин. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.

Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.

Линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона) разработали Карл Пирсон, Фрэнсис Эджуорт и Рафаэль Уэлдон в 90-х годах XIX века.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла.

СТАТИСТИКА STATISTICA

[АяБатоева]

Очень хороший курс👍 наконец то этими странные названия приобретают какую то форму)

[prohy]

Вот как человеку, которому нужно провести анализа и не углубленного в мат. статистику, тут вообще делать нечего.
Слушать это вообще нереально

[OlgaGalanina]

мне очень понравился урок. Теперь понятно и про Пирсона, и про Спирмена. Но не совсем понятно про Кенделла)

[ПолинаКарпенко-дя]

Здравствуйте! Спасибо большое за видео! Подскажите, пожалуйста: Если я захочу рассчитать коэффициент корреляции для разных шкал своей выборки, мне можно его расчитывать, используя данные всех испытуемых (и для группы нормы, и для группы С болезнью), или нужно считать для групп нормы и группы с болезнью отдельно? Увидела, что можно считать и вместе и отдельно, но сомневаюсь именно из-за моих специфических групп

[nadejdachaldaeva]

Здравствуйте, подскажите, пожалуйста, если нужно рассчитать коэффициент корреляции между результатами опросника, который содержит ответы "да/нет", и результатами опросника, который содержит ответы в виде баллов, то какой метод надо использовать? Правильно я понимаю, что шкалы тогда будут номинальная и порядковая?

[ВалерийДолжиков-же]

Насколько мне известно угол наклона линии регрессии на графике никак не характеризует тесноту связи x и y. Изменив масштаб изображения по осям можно получить разный угол наклона. Валерий

[osvitne]

Здравствуйте! А Вы можете подсказать, где в statsoft statistica найти возможность расчёта D Коэна (Cohen’s d)?

[АлексейДавыдов-фы]

Это вычисляется с помощью метода Спирмена Пирсона Кенделла?
Дано:
Таблица из 7 полей. Количество записей больше 100 и меньше
6 полей заполнены рациональными числами.
7 поле заполнено целыми числами.
Необходимо выяснить, как влияют на значение поля 7 остальные поля и определить их вес.

[duliaa]

Добрый день. Спасибо за курс. Подскажите пожалуйста: Я правильно понимаю, различие между методиками по определению коэф. корр. Спирмена и Пирсона, только в том, что мы в одном разделили данные на группы ?

[nik]

Чел, расскажи про квадрат значения r. То есть r × r, умноженное на 100%. Оно показывает в процентах сколько данных из выборки создают эту связь/корреляцию?

[ИльяЛябин-юш]

Ну, даже 0.3 ——0, 5 обычно рассматривается как слабая, уж очень большой разброс тут для умеренной силы связи.

[spacetoxicology]

1:45 если уровень значимости меньше 0, 05 говорит об отсутствии корреляции??? Вы не оговорились здесь?

[LightningTrooper]

хоть бы тайм коды ставили, а то видео затянуто раза в 3.

[MikKhaim]

2:30
Автор хоть объяснил бы что значит «нормально распределены»🤦🏽‍♂️