Головна

кореляція

  1.  Коваріація і кореляція
  2.  кореляція
  3.  кореляція
  4.  КОРЕЛЯЦІЯ БІНАРНИХ ДАНИХ
  5.  Кореляція і регресія
  6.  Кореляція і регресія в рядах динаміки.

Коефіцієнт кореляції вибірки являє собою ковариацию двох наборів даних, поділену на твір їх стандартних відхилень.

Алгоритм застосування інструменту кореляція:

1) Вкажіть вхідний діапазон - два суміжних діапазону даних, організованих у вигляді стовпців або рядків.

2) Встановіть перемикач в положення за стовпцями або за рядками в залежності від розташування даних у вхідному діапазоні.

3) Встановіть перемикач в положення Мітки в першому рядку, якщо перший рядок у вхідному діапазоні містить назви стовпців. Виберіть пункт Мітки в першому стовпці, якщо назви рядків знаходяться в першому стовпці вхідного діапазону. Якщо вхідний діапазон не містить міток, то необхідні заголовки у вихідному діапазоні будуть створені автоматично.

4) Вкажіть вихідний діапазон - посилання на ліву верхню клітинку вихідного діапазону або перемикач, щоб відкрити новий лист в книзі і вставити результати аналізу, починаючи з комірки A1, Або виберіть варіант, щоб відкрити нову книгу і вставити результати аналізу в клітинку A1 на першому аркуші в цій книзі.

На малюнку 4 Додатка 4 представлено заповнене діалогове вікно, в якому в параметрі «Вхідний діапазон» вказано діапазон з вихідними значеннями змінних X, Y і Z.

Мал. 4. Діалогове вікно інструменту кореляція

Результати застосування інструменту кореляція можна побачити на малюнку 5 додатка 4.

З отриманої кореляційної матриці слід, що коефіцієнт кореляції між змінними X і Y дорівнює 0,703882, між X і Z дорівнює 0,615052, між Y і Z дорівнює 0,66794.

Мал. 5. Результати застосування інструменту кореляція

Застосування інших інструментів пакету аналізу аналогічно розглянутим прикладів.



Додаток 5

література


1. Гласс Дж., Стенлі Дж. Статистичні методи в педагогіці і психології. М .: Прогрес, 1976.

2. Гмурман В. Е. теорія ймовірності і математична статистика. М .: Вища школа, 1999..

3. Єрмолаєв О. Ю. Математична статистика для психологів. М .: Московський психолого-соціальний інститут, 2003.

4. Калініна В. Н., Панкін В. Ф. Математична статистика. М .: Вища школа, 1998..

5. Кендел М. Рангові кореляції. М., 1975.

6. Кулачаев А. П. Методи і засоби аналізу даних в середовищі WINDOWS. М .: НПО «Інформатика і комп'ютери», 1998.

7. Купер К. Індивідуальні відмінності. М. Вища школа, 1990.

8. Плохинський Н. А. Біометрія. 2-е изд. М .: МГУ, 1970.

9. Руніон. Р. Довідник з непараметричної статистики. М .: Фінанси і статистика, 1982.

10. Сидоренко Е. В. Методи математичної обробки в психології. Санкт-Петербург, 1996..

11. Суходольський Г. В. Математико-психологічні моделі діяльності. СПб .: Соціально-психологічний центр, 1994.

12. Суходольський Г. В. Основи математичної статистики для психологів, Л .: ЛДУ, 1972.

13. Тюрін Ю. М., Макаров А. А. Аналіз даних на комп'ютері. / Под ред. В. В. Фігурнова. М .: Фінанси і статистика, 1995..

14. Тарасов С. Г. Основи застосування математичних методів в психології. СПб, 1998..

Марина Володимирівна Погребицький

 описова статистика |  ВСТУП


 Графічне представлення даних |  кореляційний аналіз |  Вибірками за рівнем ознаки |  Лабораторна робота №6 |  Оцінка достовірності зсуву |  Згоди розподілів (критерій Пірсона) |  Лабораторна робота №9 |  зауваження |  зауваження |  У табличному процесорі Microsoft Excel |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати