„Korelācija jeb saistība ir mērījums, kas parāda divu vai vairāku mainīgo saistību (t.i., vai, mainoties vienam mainīgajam, izmainās arī otrs). Absolūta korelācija (r=1.00 vai r=-1.00) var tikt citādi attēlota kā y = a + bx. Tomēr statistikā parasti nemēdz būt tik absolūtas sakarības. Tā vietā nosaka sakarības ciešumu, ko izsaka ar koeficientu r robežās [-1;1]. Ja koeficients tuvojas r=1.00, tad saka, ka, palielinoties vienam, palielinās arī otrs, bet, tuvojoties r=-1.00 - palielinoties vienam, otrs samazinās. Ja r=0 vai tuvu tam, tad ne par kādu sakarību nevar būt ne runas.
Tas, vai korelācijas koeficientu var uzskatīt par statistiski nozīmīgu, ir atkarīgs no izlases apjoma (citiem vārdiem - no rezultātu ticamības). Ja izlases apjoms ir 3, tad par statistiski nozīmīgu var saukt rezultātu r=0.805, ja apjoms ir 30, tad šis skaitlis ir r=0.296, bet ja izlasē ir 500 cilvēku, tad statistiski nozīmīgs ir jau r=0.073.
Spirmena rangu korelācijas koeficienta lielumu nosaka divu mainīgo lielumu rangu starpība. Jo lielāka nesakritība, jo mazāks ir korelācijas ,koeficients.
D- starpība starp faktorālās un rezultatīvās pazīmes rangiem jeb x un y skaitlisko lielumu kārtas numuriem;
n-datu skaits
Lai aprēķinātu Kendela rangu korelācijas koeficientu, sakārto pirmās pzīmes rangus augošā secīnbā un augošā secībā pieraksta otrās pazīmes rangus. Tālāk apstrādā tikai otrās pazīmes rangus.…
