Pearson r coefficient varies betwee

Pearson r coefficient varies between –1 and +1, with +1 indicating a perfect positive relationship (a high score on variable X = a high score on variable Y), -1 a perfect negative relationship (a high score on X = a low score on Y), and 0 no relationship. Thus, in our example a correlation coefficient close to +1 would mean that if we scored high in English, we are likely to score high in maths as well. A coefficient close to -1 would suggest that if we scored high in English, we would score low in maths, while a coefficient close to 0 would suggest that getting good grades in English were not associated with grades in maths at all (i.e. the two are unrelated).

Thus, Pearson’s r gives us information about a number of aspects of the relationship:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สัมประสิทธิ์ Pearson r แตกต่างกันไประหว่าง– 1 + 1, + 1 แสดงความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์แบบบวกกับ (คะแนนสูงในตัวแปร X =คะแนนสูงในตัวแปร Y), -1 ความสัมพันธ์เชิงลบโก (คะแนนสูงใน X =คะแนนต่ำสุดใน Y), และ 0 ไม่ ดังนั้น ในอย่าง สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใกล้ + 1 จะหมายถึง ว่า ถ้าเราทำคะแนนสูงในอังกฤษ เรามักจะทำคะแนนสูงในคณิตศาสตร์เช่นกัน สัมประสิทธิ์ใกล้ -1 แนะนำว่า ถ้าเราทำคะแนนสูงในอังกฤษ เราจะคะแนนต่ำในคณิตศาสตร์ ในขณะที่สัมประสิทธิ์ใกล้กับ 0 แนะนำว่า รับเกรดดีในอังกฤษไม่เกี่ยวข้องกับเกรดในคณิตศาสตร์ทั้งหมด (เช่นสองไม่เกี่ยวข้อง)ดังนั้น ของ Pearson r ทำให้รายละเอียดเกี่ยวกับจำนวนด้านของความสัมพันธ์:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพียร์สันสัมประสิทธิ์แตกต่างกันระหว่างอาร์ -1 และ 1 มี 1 แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ (คะแนนสูงในตัวแปร X = คะแนนสูงในตัวแปร Y), -1 ความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ (คะแนนสูงใน X = ต่ำ คะแนนใน Y) และ 0 ไม่มีความสัมพันธ์ ดังนั้นในตัวอย่างของเราค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใกล้กับ 1 จะหมายถึงว่าถ้าเราได้คะแนนสูงในภาษาอังกฤษเรามีแนวโน้มที่จะได้คะแนนสูงในวิชาคณิตศาสตร์ได้เป็นอย่างดี ค่าสัมประสิทธิ์ใกล้กับ -1 ขอแนะนำว่าถ้าเราได้คะแนนสูงในภาษาอังกฤษเราจะให้คะแนนต่ำในวิชาคณิตศาสตร์ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์ใกล้เคียงกับ 0 จะแสดงให้เห็นว่าได้รับผลการเรียนดีในภาษาอังกฤษที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการเรียนในวิชาคณิตศาสตร์ที่ทั้งหมด (เช่นสอง ไม่เกี่ยวข้อง). ดังนั้นอาร์เพียร์สันช่วยให้เรามีข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนของด้านของความสัมพันธ์:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

r มีค่าแตกต่างกันระหว่าง– 1 และ 1 กับ 1 แสดงความสัมพันธ์ทางบวกที่สมบูรณ์แบบ ( คะแนนสูงในตัวแปร x = คะแนนสูงในตัวแปร y ) - 1 สมบูรณ์แบบความสัมพันธ์เชิงลบ ( คะแนนสูงสุดเมื่อ x = คะแนนต่ำใน y ) และ 0 ไม่มีความสัมพันธ์ ดังนั้นในตัวอย่างของเราเป็นค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เข้าใกล้ 1 จะหมายถึงว่า ถ้าเราได้คะแนนสูงในอังกฤษเรามีแนวโน้มที่จะคะแนนสูงในคณิตศาสตร์เป็นอย่างดี สัมประสิทธิ์เข้าใกล้ 1 จะแนะนำว่า ถ้าเราได้คะแนนสูงในภาษาอังกฤษ เราก็จะได้คะแนนต่ำในวิชาคณิตศาสตร์ ในขณะที่มีค่าใกล้ 0 แนะนำให้เอาคะแนนดีในภาษาอังกฤษไม่มีความสัมพันธ์กับคะแนนในวิชาคณิตศาสตร์เลย ( คือสองไม่เกี่ยว )

ดังนั้น ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ r ให้เราข้อมูล เกี่ยวกับจำนวนของด้านของความสัมพันธ์ :