Ano ang pagkakaiba ng Spearman at Pearson?

2024 May -akda: Miles Stephen | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:41

Ang pagkakaiba sa pagitan ng ang Pearson ugnayan at ang Spearman ugnayan ay ang Pearson ay pinakaangkop para sa mga sukat na kinuha mula sa isang sukat ng pagitan, habang ang Spearman ay mas angkop para sa mga sukat na kinuha mula sa mga ordinal na kaliskis.

Tinanong din, bakit mo gagamitin ang ranggo ni Spearman?

Ranggo ng Spearman koepisyent ng ugnayan ay isang teknik na pwede maging dati ibuod ang lakas at direksyon (negatibo o positibo) ng isang relasyon sa pagitan ng dalawang variable. Ang resulta kalooban palaging nasa pagitan ng 1 at minus 1. Gumawa ng talahanayan mula sa iyong data. Ranggo ang dalawang data set.

Alamin din, paano mo binibigyang kahulugan ang ugnayan ng Spearman? Ang Kaugnayan ng Spearman koepisyent, r_s, ay maaaring tumagal ng mga halaga mula sa +1 hanggang -1. Isang r_s ng +1 ay nagpapahiwatig ng perpektong pagkakaugnay ng mga ranggo, isang r_s ng zero ay nagpapahiwatig ng walang kaugnayan sa pagitan ng mga ranggo at isang r_s ng -1 ay nagpapahiwatig ng perpektong negatibong kaugnayan ng mga ranggo. Ang mas malapit r_s ay sa zero, mas mahina ang kaugnayan sa pagitan ng mga ranggo.

Dito, bakit natin ginagamit ang ugnayan ng Pearson?

Karaniwan Mga gamit Ang bivariate Kaugnayan ng Pearson ay nagpapahiwatig ng mga sumusunod: Kung ang isang makabuluhang linear na relasyon sa istatistika ay umiiral sa pagitan ng dalawang tuluy-tuloy na variable. Ang lakas ng isang linear na relasyon (ibig sabihin, kung gaano kalapit ang relasyon sa pagiging isang perpektong tuwid na linya)

Dapat ko bang gamitin ang Pearson o Spearman?

Ang pagkakaiba sa pagitan ng Pearson ugnayan at ang Spearman ugnayan ay na ang Pearson ay pinakaangkop para sa mga sukat na kinuha mula sa isang sukat ng pagitan, habang ang Spearman ay mas angkop para sa mga sukat na kinuha mula sa mga ordinal na kaliskis.