130433 (Понятие о корреляции и корреляционном анализе в психологии), страница 2

Для применения коэффициента корреляции Пирсона, необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений.

2. Распределения переменных X и Y должны быть близки к нормальному.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.

4. Таблицы уровней значимости для коэффициента корреляции Пирсона рассчитаны от n = 5 до n = 1000. Оценка уровня значимости по таблицам осуществляется при числе степеней свободы k = n - 2.

3.2 Коэффициент корреляции рангов Спирмена

Коэффициент корреляции рангов, предложенный К. Спирменом, относится к непараметрическим показателям связи между переменными, измеренными в ранговой шкале. При расчете этого коэффициента не требуется никаких предположений о характере распределений признаков в генеральной совокупности. Этот коэффициент определяет степень тесноты связи порядковых признаков, которые в этом случае представляют собой ранги сравниваемых величин. Правила ранжирования варьирующих величин были описаны выше (см. 1.4.1.).

Величина коэффициента линейной корреляции Спирмена также лежит в интервале +1 и -1. Он, как и коэффициент Пирсона, может быть положительным и отрицательным, характеризуя направленность связи между двумя признаками, измеренными в ранговой шкале.

В принципе число ранжируемых признаков (качеств, черт и т.п.) может быть любым, но сам процесс ранжирования большего чем 20 числа признаков — затруднителен. Возможно, что именно поэтому таблица критических значений рангового коэффициента корреляции рассчитана лишь для сорока ранжируемых признаков (n < 40, таблица 21 Приложения 1). В случае использования большего чем 40 числа ранжируемых признаков, уровень значимости коэффициента корреляции следует находить по таблице для коэффициента корреляции Пирсона.

Ранговый коэффициент линейной корреляции Спирмена подсчитывается по формуле:

(формула 3)

где n — количество ранжируемых признаков (показателей, испытуемых)

D —разность между рангами по двум переменным для каждого испытуемого

∑(D²) — сумма квадратов разностей рангов.

3.3 Случай одинаковых (равных) рангов

При наличии одинаковых рангов формула расчета коэффициента линейной корреляции Спирмена будет несколько иной. В этом случае в формулу вычисления коэффициентов корреляции добавляются два новых члена, учитывающие одинаковые ранги. Они называются поправками на одинаковые ранги и добавляются в числитель расчетной формулы.

(формула 4.1)

(формула 4.2)

где n — число одинаковых рангов в первом столбце,

k — число одинаковых рангов во втором столбце.

Если имеется две группы одинаковых рангов в каком либо столбце то формула поправки несколько усложняется:

(формула 4.3)

где n — число одинаковых рангов в первой группе ранжируемого столбца,

k – число одинаковых рангов в второй группе ранжируемого столбца. Модификация формулы в общем случае такова:

(формула 4.4)

Для применения коэффициента корреляции Спирмена, необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть получены в порядковой (ранговой) шкале, но могут быть измерены также в шкале интервалов и отношений.

2. Характер распределения коррелируемых величин не имеет значения.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.

4. Таблицы для определения критических значений коэффициента корреляции Спирмена рассчитаны от числа признаков равных n = 5 до n = 40 и при большем числе сравниваемых переменных следует использовать таблицу для пирсоновского коэффициента корреляции . Нахождение критических значений осуществляется при k = n.

3.4 Расчет уровней значимости коэффициентов корреляции

Все коэффициенты корреляции, которые будут рассмотрены ниже, не имеют стандартных таблиц для нахождения критических значений. В этих случаях поиск критических значений осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента по формуле:

((формула 5)

где r_эмп — коэффициент корреляции,

n— число коррелируемых признаков, а величина Тф проверяется на уровень значимости по таблице для t-критерия Стьюдента. Число степеней свободы в этом случае будет равно k = n — 2.

Однако с помощью формулы можно проводить оценку уровней значимости и коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена.

3.5 Коэффициент корреляции «φ»

При сравнении двух переменных, измеренных в дихотомической шкале, мерой корреляционной связи служит так называемый коэффициент «φ», или, как назвал эту статистику ее автор К. Пирсон, — «коэффициент ассоциации».

Величина коэффициента «φ»лежит в интервале +1 и -1. Он может быть как положительным, так и отрицательным, характеризуя направление связи двух дихотомически измеренных признаков.

В общем виде формула вычисления коэффициента корреляции «φ» выглядит так:

(формула 6)

где рх — частота или доля признака, имеющего 1 по X,

(1 - рх) — доля или частота признака, имеющего 0 по X;

ру — частота или доля признака, имеющего 1 по Y,

(1 - ру) — доля или частота признака, имеющего 0 по Y,

рху — доля или частота признака, имеющая 1 одновременно как по X, так и по Y.

Частоты вычисляется следующим образом: подсчитывается количество 1 в переменной Х и полученная величина делится на общее число элементов этой переменной — N. Аналогично подсчитываются частоты для переменной Y. Обозначение рху — соответствует частоте или доле признаков, имеющих единицу как по Х так и по Y.

Второй способ вычисления коэффициента «φ»

Коэффициент «φ» можно вычислить, не применяя метод кодирования. В этом случае используется так называемая четырехпольная таблица, или таблица сопряженности. Каждую клетку таблицы обозначим соответствующими буквами а, b, с и d.

Приведем общую формулу расчета коэффициента «φ» по таблице сопряженности:

(формула 7)

Для применения коэффициента корреляции «φ» необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые признаки должны быть измерены в дихотомической шкале.

2. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и Y должно быть одинаковым.

3. Для оценки уровня достоверности коэффициента «φ» следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n - 2.

3.6 Коэффициент корреляции «τ» Кендалла

Коэффициент корреляции «τ» (тау) Кендалла относится к числу непараметрических, т.е. при вычислении этого коэффициента не играет роли характер распределения сравниваемых переменных. Коэффициент «τ» предназначен для работы с данными, полученными в ранговой шкале. Иногда этот коэффициент можно использовать вместо коэффициента корреляции Спирмена, поскольку способ его вычисления более прост. Он основан на вычислении суммы инверсий и совпадений.

Для применения коэффициента корреляции «т» Кендалла необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые признаки должны быть измерены в порядковой шкале.

2. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и Y должно быть одинаковым.

3. Величина «τ» Кендалла независима от закона распределения величин Х и Y.

4. При расчетах этого коэффициента не допускается использование одинаковых рангов.

5. Для оценки уровня достоверности коэффициента «τ» следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k= n -1.

3.7 Бисериальный коэффициент корреляции

В тех случаях, когда одна переменная измеряется в дихотомической шкале (переменная X), а другая в шкале интервалов или отношений (переменная Y), используется бисериальный коэффициент корреляции. Мы помним, что переменная X, полученная в дихотомической шкале, принимает только два значения (кода) 0 и 1. Особо подчеркнем, что несмотря на то, что этот коэффициент изменяется в диапазоне от - 1 до + 1 его знак для интерпретации результатов не имеет значения. Это исключение из общего правила.

Расчет этого коэффициента производится по формуле:

(формула 8)

где Х1 среднее по тем элементам переменной Y, которым соответствует код (признак) 1 в переменной X. Здесь n1 — количество единичек в переменной X.

Х0 среднее по тем элементам переменной Y, которым соответствует код (признак) 0 в переменной X. Здесь n0 — количество нулей в переменной X.

N = n1 + n0 — общее количество элементов в переменной X.

S_y— стандартное отклонение переменной Y, вычисляемое по формуле

Значимость бисериального коэффциента корреляции оценивается по величине Тф t-критерия Стьюдента с числом степеней свободы k = n - 2.

Для применения бисериального коэффициента корреляции необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в разных шкалах: одна Х — в дихотомической шкале; другая Y—в шкале интервалов или отношений.

2. Предполагается, что переменная Y имеет нормальный закон распределения.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и Y должно быть одинаковым.

4. Для оценки уровня достоверности бисериального коэффициента корреляции следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n - 2.

3.8 Рангово-бисериальный коэффициент корреляции

В тех случаях, когда одна переменная измеряется в дихотомической шкале (переменная X), а другая в ранговой шкале (переменная Y), используется рангово-бисериальный коэффициент корреляции. Мы помним, что переменная X, измеренная в дихотомической шкале, принимает только два значения (кода) 0 и 1. Особо подчеркнем: несмотря на то что этот коэффициент изменяется в диапазоне от -1 до +1, его знак для интерпретации результатов не имеет значения. Это еще одно исключение из общего правила.

Расчет этого коэффициента производится по формуле:

(формула 9)

где Х1 — средний ранг по тем элементам переменной Y, которым соответствует код (признак) 1 в переменной X;

Для применения рангово-бисериального коэффициента корреляции необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в разных шкалах: одна X— в дихотомической шкале; другая Y—в ранговой шкале.

2. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и Y должно быть одинаковым.

3. Для оценки уровня достоверности рангово-бисериального коэффициента корреляции следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n - 2.

3.9 Корреляционное отношение Пирсона η

Все рассмотренные выше коэффициенты корреляции служат для выявления только линейной зависимости между признаками. Для измерения нелинейной зависимости К. Пирсон предложил показатель, который он назвал корреляционным отношением. Напомним, что коэффициент корреляции r_xy(формула 11.1), который был введен Пирсоном, характеризует связь между переменными Х и Y с точки зрения прямой или обратной пропорциональности, иными словами, получаемая связь между переменными является согласованной и такой, что с увеличением одной переменной другая (в среднем) либо только увеличивается, либо только уменьшается (в среднем). При этом в первом случае получается положительный коэффициент корреляции, во втором отрицательный.

Корреляционное отношение описывает искомую связь, условно говоря, с двух сторон: со стороны переменной Х по отношению к Y, и со стороны переменной Y по отношению к X. Соответственно этому корреляционное отношение представляет собой два показателя, обозначаемые как h_yx и h_xy. Они вычисляются отдельно друг от друга. Однако они связаны между собой, поскольку при строго линейной зависимости между переменными Х и Y имеет место равенство h_yx = h_xy В этом случае величины обоих показателей корреляционного отношения совпадают с величиной коэффициента корреляции Пирсона.

Показатели корреляционного отношения вычисляются по следующим двум формулам:

(формула 10.1)

(формула 10.2)

здесь х и у общие, а х_y и у_x — групповые средние арифметические, f_y и f_x частоты рядов X и Y. Согласно этим формулам оба показателя всегда положительны и располагаются в интервале от 0 до +1.

Подчеркнем, что, как правило, h_yx ≠ h_xy. Равенство между этими коэффициентами возможно лишь при наличии строго линейной связи между коррелируемыми переменными. Именно поэтому различие между h_yx и h_xy убудет означать наличие не линейной, а связи более сложного типа между коррелируемыми признаками.

Для вычисления корреляционного соотношения h_yx (Y по X) или h_xy (X по Y) необходимо выполнить следующие действия:

1) расположить по порядку исходные данные по Х от меньшей величины к большей, при этом сохранив значения соответствующих величин У по отношению к Х;

2) определить частоты переменной Х — обозначение f_x;

3) подсчитать арифметические (частные) средние по переменной Y для соответствующей частоты f_x — обозначение у_x ;

4) найти варианты (неповторяющиеся значения) величины Х — обозначение х_i;

5) расположить по порядку исходные данные по Y от меньшей величины к большей, при этом сохранив значения соответствующих величин Х по отношению к Y;

6) определить частоты переменной Y— обозначение f_y;

7) подсчитать арифметические (частные) средние по переменной Х для соответствующей частоты f_y — обозначение х_y;

8) найти варианты (неповторяющиеся значения) переменной Y — обозначение y_i;

9) определить общие средние по переменной Х и Y обозначение x и у ;

10) произвести расчет по формулам (10.1) и (10.2);

11) определить уровень значимости полученных показателей корреляционного отношения но таблице критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n — 2.

Разумеется, корреляционное отношение Пирсона не дает возможности установить характер выявленной зависимости — она может быть параболической, кубической, логарифмической и др. Из результатов анализа ясно только одно: связь между переменными Х и Y носит нелинейный характер. Более точно характер связи можно определить с помощью метода регрессионного анализа.

Для применения корреляционного отношения Пирсона необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в шкале интервалов или отношений.

2. Предполагается, что обе переменные имеют нормальный закон распределения.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и У должно быть одинаковым.