Spīrmena korelācija ir korelācijas mērs, kas balstīts uz rangu; tas ir neparametrisks un nebalstās uz normālu pieņēmumu.
Vai Spīrmenam ir nepieciešams normāls sadalījums?
Jaukā lieta Spīrmena korelācijā ir tāda, ka tā balstās uz gandrīz visiem tiem pašiem pieņēmumiem, kas tiek izmantoti Pīrsona korelācijai, taču tā nepaļaujas uz normālu stāvokli, un jūsu dati var būt arī kārtas. Tādējādi tas ir neparametrisks tests.
Kādi ir Spīrmena korelācijas pieņēmumi?
Spīrmena korelācijas pieņēmumi ir tādi, ka datiem ir jābūt vismaz kārtas un viena mainīgā rādītājiem jābūt monotoni saistītiem ar otru mainīgo.
Vai Pīrsons pieņem normālo sadalījumu?
Pīrsona korelācija ir lineārās attiecības mērs starp diviem nepārtrauktiem gadījuma mainīgajiem. Tā nepieņem normalitāti, lai gan tas pieņem ierobežotas dispersijas un ierobežotas kovariācijas.
Kādu korelāciju izmantot, ja dati netiek normāli izplatīti?
Ja mainīgie nav normāli sadalīti vai attiecības starp mainīgajiem nav lineāras, ieteicams izmantot Spīrmena ranga korelācijas metodi. Korelācijas koeficientam nav nekādu sadalījuma pieņēmumu.
