Задачи статистики в пакете SPSS



15.1 Коэффициент корреляции Пирсона

Данный коэффициент вычисляется по следующей формуле:

где xi и уi значения двух переменных, х- и у- их средние значения, a sx и sy их стандартные отклонения; n количество пар значений.

На основании данных исследования гипертонии нам нужно рассчитать коэффициент корреляции по Пирсону попарно для переменных cho10, cho11, cho!6 и chol12 (то есть сформировать для этих переменных корреляционную матрицу).

  •  Откройте файл hyper.sav.
  •  Выберите в меню Analyze... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Bivariate... (Парные) Появится диалоговое окно Bivariate Correlations (Парные корреляции) (см. рис. 15.21.)
  •  Переменные cho10, cho11, cho16 и chol12 перенесите по очереди в поле тести-! руемых переменных. Расчёт коэффициента корреляции по Пирсону является' предварительной установкой, также как двусторонняя проверка значимости и маркировка значимых корреляций.
  •  Начните расчёт путём нажатия кнопки ОК.
В окне просмотра появятся следующие результаты:

Correlations (Корреляции)

  Cholesterin, Ausga- ngswert (Холесте- рин, исходная величина)

Cholesterin, nach 1 Monat (Холесте- рин, через 1 месяц)

Cholesterin, nach 6 Monaten (Холесте- рин, через 6 месяцев)

Cholesterin, nach 12 Monaten (Холесте- рин, через 12 месяцев)

Cholesterin, Ausga- ngswert (Холестерин, исходная величина)

Pearson Correlation (Корреляция по Пирсону) Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) N

1,000 174

,861"

,000 174

,775"

,000 174

,802"

,000 174

Cholesterin, nach 1 Monat (Холесте- рин, через 1 месяц)

Pearson Correlation (Корреляция по Пирсону) Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) N

,861"

,000 174

1,000 174

,852"

,000 174

,813"

,000 174

Cholesterin, nach 6 Monaten (Холесте-рин, через 6 месяцев)

Pearson Correlation (Корреляция по Пирсону) Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) N

,775"

,000 174

,852"

,000 174

1,000 174

,892"

,000 174

Cholesterin, nach 12 Monaten (Холесте- рин, через 12 месяцев)

Pearson Correlation (Корреляция по Пирсону) Sig. (2-tailed) (Значимость (2-сторонняя)) N

,802"

,000 174

,813"

,000 174

,892"

,000 174

1,000 174

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). (Корреляция является значимой на уровне 0,01 (2-стороння)).

Рис. 15.2: Диалоговое окно Bivariate Correlations (Двумерные корреляции)

Полученные результаты содержат: корреляционный коэффициент Пирсона r, количество использованных пар значений переменных и вероятность ошибки р, соответствующая предположению о ненулевой корреляции. В приведенном примере присутствует сильная корреляция, поэтому все коэффициенты конечно же являются сверхзначимыми (р < 0,001). Следовательно, маркировка корреляции, приведенная :-низу таблицы, должна была бы состоять из трёх звёздочек, которыми обозначается уровень р=0,001.

При помощи щелчка на кнопке Options... (Опции) можно организовать расчёт среднего значения и стандартного отклонения для двух переменных. Дополнительно могут выводиться отклонения произведений моментов (значений числителя формулы для коэффициента корреляции) и элементы ковариационной матрицы (числитель, делённый на n - 1).

Назад Начало Вперед



Книжный магазин