Anlamlılık dahil
r üzerindeki t-testi, bu güçte bir korelasyonun ilişkisiz veriden kolayca çıkıp çıkamayacağını söyler.
Araçlar / Korelasyon Hesaplayıcı
Korelasyon Hesaplayıcı
Eşleştirilmiş değerlerinizi satır başına bir x ve y olacak şekilde yapıştırın; Pearson korelasyon katsayısını r karesi ve bir anlamlılık testiyle birlikte alın.
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √( Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)² )
Sonucu görmek için eşleştirilmiş değerleri yapıştırın
- 1
Eşleştirilmiş değerleri yapıştırın
Satır başına bir çift, önce x sonra y, boşluk, virgül ya da sekmeyle ayrılmış. Hesap tablosundan iki sütun temiz şekilde yapışır.
- 2
Çift sayısını kontrol edin
Her satırda tam olarak iki sayı olmalıdır. Biri eksik olan ya da tablodan gelen üçüncü bir sütun taşıyan satır, sessizce kırpılmak yerine reddedilir.
- 3
r, r² ve p'yi okuyun
r güç ve yön, r² açıklanan varyansın payı, p ise bunun sıfırdan ayırt edilebilir olup olmadığıdır.
Bu korelasyon hesaplayıcı neden kullanılır
Tek başına bir r yanıltabilir. On nokta şans eseri r = 0,6 üretebilir, o yüzden p-değerinin yeri tam yanı başıdır.
Yanında r karesi
r = 0,5 orta düzey gibi durur, ta ki varyansın yalnızca %25'ini açıkladığını görene kadar.
Hesap tablosundan yapıştırın
Bir tablodan kopyalanan iki sütun sekmeyle ayrılmış gelir ve bu araç bunu doğrudan ayrıştırır.
Neler ilişkilendirilir
Anket puanları arasındaki ilişkiler
Memnuniyet yanıt süresiyle mi yoksa temas sayısıyla mı birlikte hareket ediyor?
Pazarlama ve trafik
Harcama ile kayıtların haftalar boyunca birbirini izleyip izlemediğini kontrol edin.
Ders çalışmaları ve laboratuvar verisi
Standart Pearson r'si, anlamlılık testiyle tek adımda.
Pearson korelasyonu
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √( Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)² )
r, −1 ile 1 arasında değişir. Anlamlılık testi n − 2 serbestlik derecesiyle t = r√(n − 2) ÷ √(1 − r²) kullanır.
r'nin gücü nasıl okunur
0,0 ile 0,1
İhmal edilebilir
0,1 ile 0,3
Zayıf
0,3 ile 0,5
Orta
0,5 ile 1,0
Güçlü
Akılda tutmaya değer uyarılar
- Korelasyon nedensellik değildir. Olağan açıklama, ikisini de sürükleyen üçüncü bir değişkendir.
- Pearson r'si yalnızca doğrusal ilişkileri ölçer. Belirgin bir eğri yine de sıfıra yakın bir r üretebilir.
- Küçük bir veri kümesinde tek bir aykırı değer korelasyonu yaratabilir ya da yok edebilir. Noktaları çizin.
- Haftalık toplamlar gibi kümelenmiş verileri ilişkilendirmek, bireysel düzeydeki veriye kıyasla r'yi çoğu zaman şişirir.
İlgili hesaplayıcılar
Sıkça sorulan sorular
Korelasyon katsayısı nasıl hesaplanır?
Pearson r'si, x ve y'nin kovaryansının standart sapmalarının çarpımına bölümüdür:
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √( Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)² )
Sonuç −1'den (mükemmel ters ilişki) 0'a (doğrusal ilişki yok) ve 1'e (mükemmel pozitif) kadar uzanır.
Güçlü bir korelasyon nedir?
Yaygın kaba bir kılavuz olarak, mutlak r 0,3'ün altındaysa zayıf, 0,3 ile 0,5 arasıysa orta, 0,5'in üstündeyse güçlüdür.
Bu bantlar gelenektir, kural değil. Fizikte 0,9 hayal kırıklığı olabilir; sosyal araştırmada 0,4 güçlü bir bulgu sayılabilir.
r karesi ne anlama gelir?
Bir değişkendeki varyansın, diğeriyle doğrusal ilişki tarafından açıklanan payı. 0,6'lık bir r, r² = 0,36 verir; yani değişimin %36'sı açıklanır, %64'ü açıklanmaz.
Orta düzey bir r'yi fazla yorumlamaya karşı iyi bir panzehirdir.
Korelasyon nedenselliği kanıtlar mı?
Hayır. Bir korelasyon, x'in y'ye yol açmasıyla, y'nin x'e yol açmasıyla, ikisinin de başka bir şey tarafından sürüklenmesiyle ya da rastlantıyla tutarlıdır.
Yönü ancak kontrollü bir deney ya da dikkatli bir nedensel tasarım çözebilir.
Kaç çifte ihtiyacım var?
Üç, çünkü anlamlılık testi en az bir serbestlik derecesi ister: iki nokta her zaman aynı doğru üzerindedir, dolayısıyla r zaten 1 olur ve hiçbir şey söylemez. Yaklaşık 20 çiftten azına dayanan sonuç kırılgandır ve buradaki p değeri örneklem büyüklüğünü doğrudan hesaba katar, bu yüzden az noktada güçlü bir r yine zayıf bir p verir.
Verim doğrusal değilse ne olur?
Pearson r'si eğrilen gerçek bir ilişkiyi olduğundan küçük gösterir. Önce noktaları çizin. Monoton ama doğrusal olmayan veri için Spearman gibi bir sıra korelasyonu daha uygundur.
Kategorik veriyi ilişkilendirebilir miyim?
Pearson r'siyle olmaz. İki kategorik değişken için ki-kare hesaplayıcıyı kullanın ve ilişkinin gücü olarak Cramer'in V'sini okuyun.
Verilerim kaydediliyor mu?
Hayır. Ayrıştırma ve hesaplama tarayıcınızda olur.
Taze anket yanıtları mı topluyorsunuz? Deneyin Formms kısa bağlantı ve QR'li bir form için.
Sonraki adım olarak yanıtları telefonunuzda toplayın.
Formms anketi bir prompttan kurar, sonra sayıları her an bu hesaplayıcılara geri yapıştırabilirsiniz.
Demo forma bak →