Корреляция Пирсона r в SPSS — Часть 2

В этом видео объясняется, как рассчитать коэффициент корреляции в SPSS. Корреляция также проверяется на значимость и строится диаграмма рассеяния. Дополнительная информация по SPSS: http://tinyurl.com/nywhxw3 Корреляция r-корреляция Пирсона Видео о корреляции в SPSS Транскрипт видео: Чтобы выполнить корреляцию, мы переходим в меню «Анализ», затем «Корреляция» и затем «Двумерный». Если задуматься, «би» означает просто два, а «вариативный» — это просто другое название переменной, поэтому именно этот тип корреляции мы используем, когда у нас есть две переменные, как в данном случае. Итак, выберите «Двумерный», а затем обратите внимание, что «часы в медиа» и «средний балл» находятся слева от поля «Двумерные корреляции». Вы должны увидеть на экране, что «часы в медиа» уже выбраны, поэтому нажмите кнопку со стрелкой вправо, чтобы переместить их в поле «Переменные». Затем выберите «Средний балл» и снова нажмите кнопку со стрелкой вправо, чтобы переместить их. Теперь обратите внимание, что здесь, под коэффициентами корреляции, по умолчанию выбран коэффициент Пирсона. Это r Пирсона, именно его мы хотим запустить здесь в этом анализе. Если вы хотите запустить что-то вроде коэффициента Спирмена, вы можете поставить галочку в этом поле, но мы хотим запустить корреляцию Пирсона, которая является наиболее часто используемым коэффициентом корреляции на сегодняшний день. Итак, выглядит хорошо, выбран коэффициент Пирсона. Все остальное выглядит отлично, давайте продолжим и нажмем ОК. И когда мы нажмем ОК, корреляционный анализ будет представлен в нашем выводе здесь. И то, как вы читаете это здесь, означает, что вы хотите увидеть, где встречаются или пересекаются часы работы со СМИ и средний балл колледжа. Итак, эти две переменные, если вы видите, они встречаются прямо здесь, в этом поле, и это также показано здесь еще раз, поскольку это избыточно. Так что любое поле нормально для просмотра. Обратите внимание, что наша корреляция, где она показана здесь, является корреляцией Пирсона отрицательная, поэтому она отрицательная, 0,66, если я округляю до двух десятичных знаков, а затем p-значение равно 0,001. Итак, используя альфа 0,05 и двухсторонний тест, где двухсторонний тест допускает положительную или отрицательную корреляцию, мы можем использовать следующее правило принятия решений, как и для всех наших тестов: если p меньше или равно 0,05, тест значим, что в данном случае указывает на наличие значимой связи между часами просмотра медиа и средним баллом колледжа. Тогда как если p больше 0,05, тест незначим, что указывает на отсутствие значимой связи между часами просмотра медиа и средним баллом колледжа. Наше p-значение в нашем выводе снова равно 0,001. Таким образом, применяя p-значение к нашему правилу принятия решений, мы видим, что 0,001 на самом деле меньше 0,05, что указывает на значимость теста. Другими словами, в нашем примере существует значимая связь между часами просмотра медиа и средним баллом колледжа. Мы могли бы записать наши результаты следующим образом: существует значимая отрицательная связь между часами просмотра медиа и средним баллом колледжа. И затем у нас есть r, что соответствует r Пирсона, у нас 18 степеней свободы. Теперь, что интересно, степени свободы не указаны в этой таблице, вместо этого мы получаем просто N. Но степени свободы для r Пирсона равны общему числу людей в вашем исследовании или размеру вашей выборки минус два. То есть N - 2. Но у нас 20 человек, N - 2 или 20 - 2 равно 18, вот откуда я это взял. Затем у нас есть наш коэффициент корреляции -0,66, который вы можете увидеть в этом выводе, когда мы округлим до двух десятичных знаков. И затем у нас есть p-значение 0,001, которое показано в нашей таблице здесь. Обратите внимание также на то, что в этом выводе SPSS использует звездочки, чтобы указать, является ли тест значимым, и их может быть немного трудно увидеть, но здесь есть две звездочки. И обратите внимание на примечание здесь внизу, где показаны две звездочки, и это говорит о том, что корреляция значима на уровне 0,01, двусторонняя. Если бы вы увидели одну звёздочку вместо двух, это означало бы, что корреляция значима на уровне 0,05, двусторонняя. SPSS просто выводит её по умолчанию, чтобы сделать её немного более удобной для пользователя. Мы могли бы отключить это в поле «Двумерные корреляции», но мы оставили всё как есть. Канал на YouTube:    / statisticsinstructor   Описание канала: Пошаговая помощь по статистике с упором на SPSS (включая видео по статистике в Excel). Подпишитесь сегодня! Канал на YouTube:    / statisticsinstructor