Cтраница 1
Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена ( р) показывают, что даже для стран с высоким уровнем социально-экономического развития обобщающие показатели человеческого потенциала не дублируют друг друга. [1]
Ранговый коэффициент корреляции Спирмена предназначен для оценки наличия связи между двумя рядами наблюдений. [2]
Ранговый коэффициент корреляции Спирмэна. [3]
Ранговый коэффициент корреляции р может быть использован и для оценки тесноты связи между обычными количественными переменными. Достоинство р здесь заключается в том, что нахождение этого коэффициента не требует нормального распределения переменных, линейной связи между ними. Однако необходимо учитывать, что при переходе от первоначальных значений переменных к их рангам происходит определенная потеря информации. [4]
Ранговые коэффициенты корреляции р и т могут быть использованы и для оценки тесноты связи между обычными количественными переменными, измеряемыми в интервальных шкалах. [5]
Ранговый коэффициент корреляции Кендалла ( т) может также использоваться для измерения взаимосвязи между качественными и количественными признаками, характеризующими однородные объекты. [6]
Ранговые коэффициенты корреляции Фехнера, Спирмена, Кен-далла и конкордации имеют то преимущество, что с помощью их можно измерять и оценивать связи как между количественными, так и между атрибутивными признаками, которые поддаются ранжированию. [7]
Вычислить ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла между результатами тестирования по двум тестам и на уровне а 0 05 оценить их значимость. [8]
Если ранговый коэффициент корреляции не подтверждал близости векторов состояния, то факторы поочередно отсеивались до тех пор, пока корреляция не восстанавливалась; при этом следили за выполнением указанных условий одновременно для всей группы объектов; указанный отсев производили и в предыдущем случае, когда была однозначность, но при этом ее проводили до момента нарушения, чтобы выявить неинформативные факторы. [9]
Для определения рангового коэффициента корреляции ранжируем ( записываем в возрастающем или убывающем порядке) все значения факториального признака и вместе с тем записываем соответствующие значения результативного признака. [10]
При вычислении рангового коэффициента корреляции Кен-далла в примере 2.2 следует воспользоваться формулой ( 2.6), так как исследуемые ранжировки содержат объединенные ранги. [11]
Поясним вычисление рангового коэффициента корреляции Кендалла на примере. [12]
Величина i достаточно близка к величине рангового коэффициента корреляции. Вывод остается прежним: связь между признаками тесная. [13]
Построение доверительных интервалов для неизвестных истинных значений ранговых коэффициентов корреляции возможно лишь приближенно и только при измерении ранговой корреляции с помощью коэффициента Кендалла. [14]
Так как t / 0 95, то ранговый коэффициент корреляции Кендалла значим на 5 % - ном уровне. [15]