-
Korelācijas analīze
| Nr. | Sadaļas nosaukums | Lpp. |
| Ievads | 3 | |
| 1. | Korelācija | 4 |
| 2. | Negrupētu paraugkopu korelācijas koeficienta aprēķināšana | 4 |
| 2.1. | K.Pīrsona lineāras korelācijas koeficienta formula | 5 |
| 3. | Rangu korelācija | 6 |
| 3.1. | Kendala W tests | 6 |
| 3.2. | K.Spirmena rangu korelācijas koeficients | 7 |
| 3.2.1. | Spirmena formula | 8 |
| 4. | Autokorelācija | 8 |
| 5. | Korelāciju matrica | 8 |
| Izmantotās literatūras un avotu saraksts | 9 |
Ievads
Korelācijas, iespējams, mūsdienās ir visvienkāršākā statistiskās analīzes metode. Agrāk, kad rezultāts bija jārēķina uz papīra vai, labākajā gadījumā, ar kalkulatoru, tas nebija tik vienkārši. Tagad ir nepieciešami vien divi mainīgie datu failā, kā arī programma SPSS vai kāda alternatīva. “Korelācijas mēra to, vai, palielinoties vienam rādītājam, palielinās arī otrs. Korelācija var mērīt arī pretējo - vai, palielinoties vienam rādītājam, otrs rādītājs samazinās”.[6.] Korelācijas koefcients (r) attēlo pamatattiecības starp diviem mainīgajiem- vai diviem mainīgajiem ir tendence pieaugt kopā vai mainīties pretējos virzienos, kā arī to- cik daudz mainīties. Ir trīs korelāciju analīžu veidi:
• negrupētu paraugkopu korelācija jeb Pīrsona,
• rangu korelācija- Spirmena un Kendela,
• autokorelācija.
Pīrsona metode jāizmanto tikai tādā gadījumā, ja katram mainīgajam ir kvantitatīvs raksturs. Neizmantojiet šo metodi kārtas vai neklasificētiem kvalitatīviem mainīgajiem. Kārtas mainīgajiem (klasificētajiem mainīgajiem) izmantojiet Spīrmena korelācijas koeficientu.
1. Korelācija
“Korelācija (lat. correlation- atbilsme, sakarība)-
• objektu vai jēdzienu savstarpējais sakars, savstarpējā atbilstība;
• matemātikā. Varbūtiska (statistiska) sakarība starp gadījumlielumiem, kurā iesaistīti vēlciti gadījufaktori;
• bioloģijā.Organismu šunu, audu un orgānu uzbūves un darbības savstarpēja atbilstība.”
…
Korelācijas, iespējams, mūsdienās ir visvienkāršākā statistiskās analīzes metode. Agrāk, kad rezultāts bija jārēķina uz papīra vai, labākajā gadījumā, ar kalkulatoru, tas nebija tik vienkārši. Tagad ir nepieciešami vien divi mainīgie datu failā, kā arī programma SPSS vai kāda alternatīva. “Korelācijas mēra to, vai, palielinoties vienam rādītājam, palielinās arī otrs. Korelācija var mērīt arī pretējo - vai, palielinoties vienam rādītājam, otrs rādītājs samazinās”.[6.] Korelācijas koefcients (r) attēlo pamatattiecības starp diviem mainīgajiem- vai diviem mainīgajiem ir tendence pieaugt kopā vai mainīties pretējos virzienos, kā arī to- cik daudz mainīties. Ir trīs korelāciju analīžu veidi: • negrupētu paraugkopu korelācija jeb Pīrsona, • rangu korelācija- Spirmena un Kendela, • autokorelācija.
