In Fig. 5 the pattern changes at th

In Fig. 5 the pattern changes at the higher values of parity.
Table 2 shows how Spearman’s and Pearson’s correlation
coefficients change when seven patients having higher
values of parity have been excluded. When the seven higher
parity values are excluded, Pearson’s correlation coefficient
changes substantially compared to Spearman’s correlation
coefficient. Although the difference in the Pearson Correlation
coefficient before and after excluding outliers is not
statistically significant, the interpretation may be different.
The correlation coefficient of 0.2 before excluding outliers
is considered as negligible correlation while 0.3 after excluding
outliers may be interpreted as weak positive correlation
(Table 1). The interpretation for the Spearman’s correlation
remains the same before and after excluding outliers with a
correlation coefficient of 0.3.The difference in the change
between Spearman’s and Pearson’s coefficients when outliers
are excluded raises an important point in choosing the
appropriate statistic. Non-normally distributed data may
include outlier values that necessitate usage of Spearman’s
correlation coefficient.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรูปที่ 5 รูปแบบเปลี่ยนแปลงที่สูงค่าของความเท่าเทียมกันตาราง 2 แสดงว่าสหสัมพันธ์ของเพียร์สันและของ Spearmanสัมประสิทธิ์เปลี่ยนเมื่อเจ็ดป่วยมีสูงค่าของความเท่าเทียมกันได้ถูกแยกออก เมื่อเจ็ดสูงไม่รวมค่าพาริตี้ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับความสัมพันธ์ของ Spearmanค่าสัมประสิทธิ์การ แม้ว่าความแตกต่างของสหสัมพันธ์เพียร์สันค่าสัมประสิทธิ์ก่อน และ หลังยกเว้น outliers ไม่นัยสำคัญทางสถิติ การตีความอาจแตกต่างกันค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.2 ก่อนยกเว้น outliersถือว่าเป็นความสัมพันธ์เล็กน้อยในขณะที่ 0.3 หลังยกเว้นoutliers อาจตีความเป็นสหสัมพันธ์อ่อน(ตารางที่ 1) การตีความสำหรับความสัมพันธ์ของ Spearmanยังคงเหมือนก่อน และ หลังยกเว้น outliers ด้วยการสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.3.The ความแตกต่างในการเปลี่ยนแปลงระหว่างของ Spearman และของเพียร์สันสัมประสิทธิ์เมื่อ outliersนั้นถูกยกเป็นจุดในการเลือกสถิติที่เหมาะสม ข้อมูลแบบกระจายที่ไม่ปกติอาจรวมค่า outlier ที่ช่างใช้ของ Spearmanสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูป 5 รูปแบบการเปลี่ยนแปลงที่สูงขึ้นของค่าเท่าเทียมกัน.
ตารางที่ 2 แสดงให้เห็นว่าของสเปียร์แมนและสหสัมพันธ์เพียร์สัน
สัมประสิทธิ์เปลี่ยนไปเมื่อเจ็ดผู้ป่วยที่มีความสูงกว่า
ค่าของความเท่าเทียมกันได้รับการยกเว้น เมื่อเจ็ดสูงกว่า
ค่าเท่าเทียมกันได้รับการยกเว้นเพียร์สันค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับความสัมพันธ์สเปียร์แมน
ค่าสัมประสิทธิ์ แม้ว่าความแตกต่างในความสัมพันธ์เพียร์สัน
สัมประสิทธิ์การก่อนและหลังไม่รวมค่าผิดปกติไม่ได้เป็น
นัยสำคัญทางสถิติการตีความอาจจะแตกต่างกัน.
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 0.2 ก่อนที่จะไม่รวมค่าผิดปกติ
ถือเป็นความสัมพันธ์เล็กน้อยในขณะที่ 0.3 หลังจากที่ไม่รวม
ค่าผิดปกติอาจจะตีความว่าเป็นความสัมพันธ์เชิงบวกที่อ่อนแอ
( ตารางที่ 1). ความหมายสำหรับความสัมพันธ์สเปียร์แมน
ยังคงเหมือนเดิมก่อนและหลังไม่รวมค่าผิดปกติที่มี
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ 0.3.The ความแตกต่างในการเปลี่ยนแปลง
ระหว่างสเปียร์แมนและค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันเมื่อค่าผิดปกติ
ได้รับการยกเว้นยกเป็นจุดสำคัญในการเลือก
สถิติที่เหมาะสม ที่ไม่ปกติกระจายข้อมูลอาจ
รวมถึงค่าขอบเขตที่เลี่ยงการใช้งานของสเปียร์แมน
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์