Головна |
кореляціяКоефіцієнт 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 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 | |