Die Spearman und Kendall Rangkorrelationskoeffizienten sind bekannte Methoden zur Quantifizierung Korrespondenzen zwischen Listen ordinale Daten . Wie werden sie berechnet und was bedeuten sie ? Das ist, was in diesem Artikel geht. Lesen Sie weiter für mehr ... Things You
SPSS (jetzt auch als PASW Statistics 17 bekannt) , eine Version , oder in R ( http://www.r-project.org/)
brauchen anzeigen Weitere Anweisungen
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SPSS : Zum Analysieren Menü wählen Sie " Correlate -> Bivariate ...", und wählen Sie die Variablen , die Sie in der Box, die auf der linken Seite erscheint korrelieren ( klicken Sie auf das Vorschaubild für eine größere Ansicht ) . Bewegen Sie sie an der Box auf der rechten Seite , indem Sie auf den blauen Pfeil . Schließlich , stellen Sie sicher , dass es ein Häkchen entweder in der " Kendall -Tau-b " oder " Spearman " aktivieren , und klicken Sie auf OK.
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R , Rangordnung Korrelationen mit berechnet werden die " cor "-Befehl. Angesichts Vektoren x und y, Spearman und Kendall Rang Korrelationen zwischen den beiden kann mit der folgenden commands.cor.test (x, y, method = " Spearman " ) cor.test (x, y, method = " kendall " berechnet werden ;)
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Interpretieren Sie Ihre Ergebnisse : Kendall-Tau und Spearman rho jeder Bereich von 1 bis -1; 1 bedeutet perfekte Korrelation zeigt -1 eine perfekte negative Korrelation , und 0 bedeutet, dass keine Korrelation . Spearman rho keinen sinnvollen operativen Interpretation , obwohl es die häufiger zitiert Statistik in vielen Bereichen ist , es ist im wesentlichen äquivalent zu konvertieren Partituren auf numerische Rangordnung Partituren und Berechnen eines Standard Pearson Korrelation zwischen ihnen , obwohl die mathematischen Einzelheiten unterscheiden der Fall von Bindungen. Kendall-Tau erfordert keine Umwandlung ersten Scores Rang - Aufträge und hat mehrere Vorteile aus statistischer Sicht , wie eine fast normale Verteilung der Score-Funktion für kleine n . Allerdings können Sie die Ergebnisse schwerer zu denen in der veröffentlichten Literatur , die oft begünstigt Spearman rho aus Tradition zu vergleichen.
