Понимание корреляции Спирмена в анализе данных

Корреляция Спирмена, также известная как коэффициент ранговой корреляции Спирмена, представляет собой статистическую меру, которая оценивает направление и силу монотонной связи между двумя ранжированными переменными. Это удобно для порядковых данных или когда предположения о корреляции Пирсона нарушаются.

---

Введение

В статистике и науке о данных корреляция — это фундаментальная концепция, используемая для измерения степени изменения двух переменных относительно друг друга. В этой статье мы углубимся в один конкретный тип корреляции, называемый ранговой корреляцией Спирмена.

---

Основные моменты:

• Корреляция Спирмена оценивает монотонную связь между двумя ранжированными переменными.
• Ранговая корреляция Спирмена идеально подходит для данных, которые обычно не распределяются или не имеют линейной зависимости.
• Выбор между Спирменом и Пирсоном зависит от ваших данных и вопроса исследования.
• Коэффициенты корреляции варьируются от -1 до +1, что указывает на отрицательную и положительную корреляцию.
• Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.

---

Основы корреляции Спирмена

Корреляция Спирмена, также известная как коэффициент ранговой корреляции Спирмена, представляет собой непараметрическую меру статистической зависимости между двумя переменными. Он оценивает, насколько монотонная функция может точно описать взаимосвязь между двумя переменными. Проще говоря, он измеряет силу и направление связи между двумя ранжированными переменными.

Корреляция Спирмена полезна при работе с данными, которые не соответствуют предположениям корреляции Пирсона, особенно с данными, которые обычно не распределены или не имеют линейной зависимости. Подробнее об этом будет сказано в следующем разделе. В качестве непараметрического теста корреляция Спирмена подходит для порядковых или непрерывных данных, которые нарушают предположения корреляции Пирсона.

---

Корреляция Спирмена против корреляции Пирсона

Корреляция Пирсона, названная в честь Карла Пирсона, измеряет линейную связь между двумя непрерывными переменными. Ранговая корреляция Спирмена вычисляет силу и направление монотонной зависимости между двумя переменными, которая может не быть линейной.

Другими словами, корреляция Пирсона лучше всего подходит для нормально распределенных данных с линейной зависимостью. Напротив, корреляция Спирмена является лучшим вариантом для данных, которые не соответствуют этим предположениям. Однако это не означает, что корреляция Пирсона всегда лучше корреляции Спирмена. Поэтому, решая, использовать ли корреляцию Пирсона или Спирмена, важно учитывать тип имеющихся у вас данных и конкретные вопросы, на которые вы пытаетесь ответить посредством своего анализа.

---

3 типа корреляции

Обычно используются три типа коэффициентов корреляции:

Корреляции Пирсона: Это наиболее распространенный метод измерения корреляции. Он оценивает линейную связь между двумя непрерывными переменными.

Корреляция Спирмена: используется, когда данные являются порядковыми или когда предположения о корреляции Пирсона нарушаются.

Кендалл Тау: используется для небольших наборов данных и измеряет порядковую связь между двумя измеренными величинами.

Дополнительно стоит отметить, что коэффициенты корреляции могут принимать диапазон значений от -1 до +1. Например, значение ближе к +1 или -1 указывает на сильный положительный или отрицательная корреляция.

---

Корреляция Спирмена в контексте причинно-следственного и регрессионного анализа

Крайне важно понимать, что корреляция не обязательно указывает на причинно-следственную связь. Тот факт, что две переменные имеют сильную ранговую корреляцию Спирмена, не означает, что одна переменная вызывает возникновение другой. Классическая поговорка, которую следует запомнить: корреляция не подразумевает причинно-следственную связь.

Корреляция, включая корреляцию Спирмена, также является ключевым понятием в регрессионном анализе. Регрессионный анализ — это группа статистических методов, используемых для определения связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В регрессионном анализе сила корреляции между независимыми и зависимыми переменными может существенно повлиять на способность модели точно прогнозировать результаты. Для более глубокого изучения этого вопроса посетите наш блог, посвященный этому вопросу. Регрессивный Анализ.

---

Заключение

Ранговая корреляция Спирмена предлагает надежный метод измерения силы и направления монотонной зависимости между двумя переменными. Это особенно полезно при работе с порядковыми данными или когда нарушаются предположения об использовании корреляции Пирсона.

Хотя корреляция Пирсона может использоваться более широко, корреляция Спирмена имеет уникальные преимущества и области применения в анализ данных.

---

Рекомендуемые статьи по теме

Не забудьте ознакомиться с другими соответствующими статьями в нашем блоге, чтобы получить больше информации о методах статистического анализа данных!

• Коэффициент детерминации против коэффициента корреляции
• Комплексное руководство по проверке гипотез в статистике
• Корреляция против причинно-следственной связи: понимание разницы
• Что такое регрессионный анализ? Комплексное руководство
• Может ли коэффициент корреляции быть отрицательным?
• Корреляция в статистике (История)
• Кендалл Тау-Б против Спирмена (История)
• Корреляция Спирмена – обзор (Внешняя ссылка)
• Как сообщить о результатах корреляции Пирсона в стиле APA
• Кендалл Тау-би против Спирмена: какой коэффициент корреляции выигрывает?
• Корреляция в статистике: понимание связи между переменными

---

Часто задаваемые вопросы (FAQ)