Sa pamamagitan ng koepisyent ng pag-uugnay ng ranggo ni Spearman maaari nating makilala kung ang dalawang mga variable ay may kaugnayan sa pag-andar ng monotonic (iyon ay, kapag tumataas ang isang numero, tataas din ang ibang numero, o kabaligtaran). Upang makalkula ang koepisyent ng pag-uugnay ng ranggo ng Spearman, kailangan mong ranggo at ihambing ang mga hanay ng data upang makahanap ng d2, at pagkatapos ay ipasok ang data sa pamantayan o pinasimple na formula ng koepisyent ng pag-uugnay ng ranggo ng Spearman. Maaari mo ring kalkulahin ang mga koepisyent na ito gamit ang mga formula ng Excel o ang R command.
Hakbang
Paraan 1 ng 3: Manu-manong paraan
Hakbang 1. Lumikha ng isang talahanayan
Ginamit ang talahanayan upang isama ang lahat ng impormasyong kinakailangan upang makalkula ang Speakman Ranggo Coefficient. Kailangan mo ng isang talahanayan na tulad nito:
- Lumikha ng 6 na mga haligi na may mga heading, tulad ng halimbawa.
- Maghanda ng maraming mga blangko na hilera tulad ng bilang ng mga pares ng data.
Hakbang 2. Punan ang unang dalawang haligi ng mga pares ng data
Hakbang 3. Ipasok ang pagraranggo ng unang haligi ng mga pangkat ng data sa pangatlong haligi mula 1 hanggang n (bilang ng mga data)
Magbigay ng isang rating ng 1 para sa pinakamababang halaga, isang rating ng 2 para sa susunod na pinakamababang halaga, at iba pa.
Hakbang 4. Sa ika-apat na haligi, gawin ang pareho sa hakbang 3, ngunit i-ranggo ang data sa pangalawang haligi
-
Ibig sabihin_742 Kung mayroong dalawa (o higit pang) data na may parehong halaga, kalkulahin ang average na rating ng data, at pagkatapos ay ipasok ito sa isang talahanayan batay sa average na halagang ito.
Sa halimbawa sa kanan, mayroong dalawang halagang 5 sa mga rating 2 at 3. Dahil mayroong dalawang 5, hanapin ang average ng mga rating. Ang average ng 2 at 3 ay 2.5, kaya ipasok ang isang halaga ng rating na 2.5 para sa parehong mga halaga 5.
Hakbang 5. Sa haligi na "d" kalkulahin ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang numero sa haligi ng ranggo
Iyon ay, kung ang isang haligi ay niraranggo 1 at ang iba pang haligi ay niraranggo 3, ang pagkakaiba ay 2. (Hindi mahalaga ang pag-sign, dahil ang susunod na hakbang ay upang parisukat ang halaga.)
Hakbang 6. Itapat ang bawat numero sa haligi na "d" at isulat ang resulta sa haligi "d2".
Hakbang 7. Idagdag ang lahat ng data sa haligi na d2".
Ang resulta ay d2.
Hakbang 8. Pumili ng isa sa mga sumusunod na formula:
-
Kung wala sa mga rating ang kapareho ng nakaraang hakbang, ipasok ang halagang ito sa pinasimple na formula ng Coefficient ng Link ng Spearman Rank
Hakbang8_271 at palitan ang "n" ng bilang ng mga pares ng data upang makuha ang resulta.
Hakbang9_402 -
Kung mayroong isang katulad na ranggo sa nakaraang hakbang, gamitin ang karaniwang pormula sa Spearman Rank Correlation Coefficient:
Spearman
Hakbang 9. Bigyang kahulugan ang mga resulta
Ang halaga ay maaaring mag-iba sa pagitan ng -1 at 1.
- Kung ang halaga ay malapit sa -1, ang ugnayan ay negatibo.
- Kung ang halaga ay malapit sa 0, walang linear na ugnayan.
- Kung ang halaga ay malapit sa 1, ang ugnayan ay positibo.
Paraan 2 ng 3: Paggamit ng Excel
Hakbang 1. Lumikha ng isang bagong haligi para sa data kasama ang ranggo nito
Halimbawa, kung ang iyong data ay nasa Column A2: A11, gamitin ang formula na "= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)", at kopyahin ito hanggang sa masakop nito ang lahat ng mga haligi at hilera.
Hakbang 2. Baguhin ang parehong rating tulad ng inilarawan sa mga hakbang 3 at 4 ng pamamaraan 1
Hakbang 3. Sa bagong cell, kalkulahin ang ugnayan sa pagitan ng dalawang haligi ng ranggo na may pormulang "= CORREL (C2: C11, D2: D11)"
Sa halimbawang ito, ang C at D ay tumutukoy sa haligi kung saan matatagpuan ang ranggo. Ang bagong cell ay puno ng Spearman Rank Correlation.
Paraan 3 ng 3: Paggamit ng R
Hakbang 1. I-install muna ang programa ng R kung wala ka nito
(Tingnan ang
Hakbang 2. I-save ang iyong data sa form ng CSV, ilagay ang data na nais mong hanapin ang ugnayan sa unang dalawang haligi
Magagawa natin ito sa pamamagitan ng paggamit sa menu na "I-save bilang".
Hakbang 3. Buksan ang R Editor
Kung nagtatrabaho ka mula sa terminal, patakbuhin lamang ang R. Kung nagtatrabaho ka mula sa desktop, i-click ang R icon.
Hakbang 4. I-type ang sumusunod na utos:
- d <- read.csv ("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") at pindutin ang Enter.
- cast (ranggo (d [, 1]), ranggo (d [, 2]))
Mga Tip
Ang data ay dapat na binubuo ng hindi bababa sa 5 mga pares upang ang trend ay maaaring makita (ang bilang ng data ay 3 pares sa halimbawa lamang upang gawing simple ang mga kalkulasyon.)
Babala
- Kinikilala lamang ng Spearman ranggo coefficient ang lakas ng ugnayan kung saan ang data ay tumataas o bumagsak nang tuloy-tuloy. Kung may isa pang trend sa data, ang ugnayan ng ranggo ng Spearman hindi ay magbibigay ng isang tumpak na representasyon.
- Ang formula na ito ay batay sa palagay na walang pantay na mga rating. Kapag may parehong ranggo tulad ng sa halimbawa, dapat naming gamitin ang kahulugan na ito: ang ugnayan ng koepisyent ng pagpaparami sandali ayon sa ranggo.
