Spearman's rank correlation coeffic

Spearman's rank correlation coefficient
Spearman's rank correlation coefficient is denoted as ϱs for a population parameter and as rs for a sample statistic. It is appropriate when one or both variables are skewed or ordinal1 and is robust when extreme values are present. For a correlation between variables x and y, the formula for calculating the sample Spearman's correlation coefficient is given by
rs=1−6∑i=1nd2in(n2−1) where di is the difference in ranks for x and y
The distinction between Pearson's and Spearman's correlation coefficients in applications will be discussed using examples below.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของ spearmanสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของ spearman สามารถเขียนแทน เป็น ϱs สำหรับประชากรพารามิเตอร์ และ rs สำหรับตัวอย่างสถิติ เหมาะสมเมื่อตัวแปรหนึ่ง หรือทั้งสองจะบิดหรือ ordinal1 และมีประสิทธิภาพเมื่อค่ามาก สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร x และ y สูตรสำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Spearman อย่างถูกกำหนดโดยrs=1−6∑i=1nd2in(n2−1) di อยู่ที่ความแตกต่างในการจัดอันดับสำหรับ x และ yความแตกต่างระหว่างค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันและของ Spearman ในการใช้งานจะกล่าวถึงโดยใช้ตัวอย่างด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของสเปียร์แมน
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของสเปียร์แมนจะแสดงเป็นρsสำหรับพารามิเตอร์ของประชากรและอาร์เอสสำหรับสถิติตัวอย่าง มันเป็นความเหมาะสมเมื่อหนึ่งหรือตัวแปรทั้งสองมีความเบ้หรือ ordinal1 และมีประสิทธิภาพมากเมื่อค่าที่มีอยู่ สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร x และ y เป็นสูตรสำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ตัวอย่างสเปียร์แมนจะได้รับจาก
อาร์เอส = = 1-6Σi 1nd2in (n2-1) ซึ่ง di คือความแตกต่างในการจัดอันดับสำหรับ x และ y
ความแตกต่างระหว่างเพียร์สัน และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สเปียร์แมนในการใช้งานจะมีการหารือโดยใช้ตัวอย่างด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Spearman Rank Correlation Coefficient คือใช้ Rank Correlation Coefficient เขียนเป็นϱสำหรับประชากรพารามิเตอร์และ RS ตัวอย่างสถิติ มันเป็นที่เหมาะสมเมื่อหนึ่งหรือทั้งสองตัวแปรมีการบิดเบือน หรือ ordinal1 และคงทน เมื่อค่าสุดขีดอยู่ สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร X และ Y , สูตรการคำนวณ ตัวอย่างการใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ได้รับโดยR = 1 − 6 ∑ 1nd2in ( N2 = − 1 )  ไหนคือความแตกต่างในตำแหน่ง X และ Y สำหรับความแตกต่างระหว่างการใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และในการใช้งานจะกล่าวถึงการใช้ตัวอย่างด้านล่าง