Тетрахорический Коэффициент Корреляции

💣 👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

Имя пользователя или адрес электронной почты
Пароль
Запомнить
Вход
Регистрация | Я забыл свой пароль
Метод измерения корреляции между двумя количественными переменными, которые связаны линейной зависимостью и измерены в шкалах интервалов или отношений, - коэффициент линейной корреляции Пирсона:
(*ответ*) да
 нет
Метод, позволяющий определить тесноту и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями признаков, упорядоченными по возрастанию их значения, - метод ранговой корреляции Кендалла:
(*ответ*) нет
 да
Направленность корреляции определяется по знаку коэффициента корреляции: если величина коэффициента положительна, то корреляция сопоставляемых признаков прямая, а если отрицательна, то - обратная:
(*ответ*) да
 нет
Одно из названий коэффициента корреляции Кендалла - коэффициент конкордации:
(*ответ*) нет
 да
Одно из ограничений коэффициента ранговой корреляции заключается в том, что по каждой переменной должно быть представлено не менее 10 наблюдений, а верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений:
(*ответ*) нет
 да
Предположение об отсутствии значимой связи между изучаемыми выборками - альтернативная гипотеза:
(*ответ*) нет
 да
Предположение об отсутствии значимой связи между изучаемыми выборками - нулевая гипотеза:
(*ответ*) да
 нет
_ - это свойство корреляции, которое характеризует одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениями значений другой случайной величины
(*ответ*) Направленность
 Теснота
 Форма
 Направление
_ таблицы сопряжённости - это таблицы с различным количеством сопрягаемых признаков
(*ответ*) Многоклеточные
 Одноклеточные
 Многоярусные
 Многовекторные
Анализируют(ет) степень стохастической связи между психологическими переменными
(*ответ*) меры связи
 ошибка оценки
 дисперсия
 стандартное отклонение
Бисериальный коэффициент корреляции используется, когда
(*ответ*) одна переменная измеряется в дихотомической шкале наименований, а другая-в шкале интервалов или отношений
 существует разность между вероятностями “правильного” и “неправильного” порядка для двух наблюдений, взятых наугад при условии, что совпадающих рангов нет
 можно использовать коэффициент корреляции, равный произведению моментов, вычисленный по двум группам n последовательных, несвязанных рангов 1, ..., n
 одна переменная измеряется в шкале рангов, а другая - в шкале интервалов или отношений
Биссериальный коэффициент корреляции r bis применяется, если
(*ответ*) переменные измерены в разных шкалах
 обе переменные измеряются в шкалах порядка
 обе переменные измеряются в шкалах наименований
 обе переменные измеряются в шкалах интервалов и отношений
В случае, когда величина коэффициента заключена между двумя табличными, на практике говорят о _ корреляции для p = 0,05
(*ответ*) значимости
 не значимой
 однородности
 устойчивости
В случае, когда обе переменные _, основанные на нормальных распределениях, используется тетрахорический коэффициент корреляции (rtet)
(*ответ*) дихотомические
 психологические
 стандартные
 ранговые
Правильные ответы к тесту выделены
Тест прошел проверку
ставим +1 к ответу)
Как быстро выучить стихотворение наизусть? Запоминание стихов является стандартным заданием во многих школах. 
Как научится читать по диагонали? Скорость чтения зависит от скорости восприятия каждого отдельного слова в тексте. 
Как быстро и эффективно исправить почерк?  Люди часто предполагают, что каллиграфия и почерк являются синонимами, но это не так.
Как научится говорить грамотно и правильно? Общение на хорошем, уверенном и естественном русском языке является достижимой целью. 
Сервис развития и образования (универ ©) При копировании материалов ссылка на сайт обязательна.

Рисунок 5 - Графическая интерпретация взаимосвязи между показателями
Если р = 1 или р = -1, то между случайными величинами Х и Y существует линейная функциональная зависимость (Y = c + dX). В этом случае говорят о полной корреляции. При р = 1 значения xi, yi определяют точки, лежащие на прямой линии, имеющей положительный наклон (с увеличением xi значения yi также увеличиваются), при р = -1 прямая имеет отрицательный наклон (рисунок 5, б). В промежуточных случаях (-1 < p < 1) точки, соответствующие значениям xi, yi, попадают в область, ограниченную некоторым эллипсом (рисунок 5, в, г), причем при p > 0 имеет место положительная корреляция (с увеличением xi значения yi имеют тенденцию к возрастанию), при p < 0 корреляция отрицательная. Чем ближе р к
Таким образом, визуальный анализ корреляционного поля помогает выявить не только наличия статистической зависимости (линейную или нелинейную) между исследуемыми признаками, но и ее тесноту и форму. Это имеет существенное значение для следующего шага в анализе ѕ выбора и вычисления соответствующего коэффициента корреляции.
Корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами. В частности, любая форма связи может быть выражена уравнением общего вида Y = f(X), где признак Y – зависимая переменная, или функция от независимой переменной X, называемой аргументом. Соответствие между аргументом и функцией может быть задано таблицей, формулой, графиком и т. д.[2]
Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:
а) постановка задачи и выбор признаков;
б) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);
в) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);
г) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;
д) исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;
е) оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию[3].
Коэффициенты корреляции является общепринятой в математической статистике характеристикой связи между двумя случайными величинами. Коэффициент корреляции - показатель степени взаимозависимости, статистической связи двух переменных; изменяется в пределах от -1 до +1. Значение коэффициента корреляции 0 указывает на возможное отсутствие зависимости, значение +1 свидетельствует о согласованности переменных.
Различают следующие коэффициенты корреляции:
- дихотомический - показатель связи признаков (переменных) измеряемых по дихотомическим шкалам наименований;
- Пирсона (Pearson product-moment correlation) - коэффициент корреляции, используемый для континуальных переменных;
- ранговой корреляции Спирмена (Spearmen's rank-order correlation) - коэффициент корреляции для переменных, измеренных в порядковых (ранговых) шкалах;
- точечно-бисериальной корреляции (point-biserial correlation) - коэффициент корреляции, применяемый в случае анализа отношения переменных, одна из которых измерена в континуальной шкале, а другая - в строго дихотомической шкале наименований;
- j - коэффициент корреляции, используемый в случае, если обе переменные измерены в дихотомической шкале наименований.
- тетрахорический (четырехпольный) (tetrachoric) - коэффициент корреляции, используемый в случае, если обе переменные измерены в континуальных шкалах[4].
Линейная связь между переменными Xi и Xjоценивается коэффициентом корреляции:
где Xi и Xj – исследуемые переменные; mXi и mXj – математические ожидания переменных; σXи σX– дисперсии переменных.
Выборочный коэффициент корреляции определяют по формуле:
где i =1, 2, ..., n, j = 1, 2, ..., m, u = 1, 2, ..., N; N – число опытов(объем выборки); xi, xj – оценки математических ожиданий; SXi, SXj – оценки среднеквадратических отклонений.
Только при совместной нормальной распределенности исследуемых случайных величин Xi и Xjкоэффициент корреляции имеет определенный смысл связи между переменными. В противном случае коэффициент корреляции может только косвенно характеризовать эту связь[5].
1.6Нормированный коэффициент корреляции Браве-Пирсона
В качестве оценки генерального коэффициента корреляции р используется коэффициент корреляции r Браве-Пирсона. Для его определения принимается предположение о двумерном нормальном распределении генеральной совокупности, из которой получены экспериментальные данные. Это предположение может быть проверено с помощью соответствующих критериев значимости. Следует отметить, что если по отдельности одномерные эмпирические распределения значений xi и yi согласуются с нормальным распределением, то из этого еще не следует, что двумерное распределение будет нормальным. Для такого заключения необходимо еще проверить предположение о линейности связи между случайными величинами Х и Y. Строго говоря, для вычисления коэффициента корреляции достаточно только принять предположение о линейности связи между случайными величинами, и вычисленный коэффициент корреляции будет мерой этой линейной связи.
Коэффициент корреляции Браве–Пирсона (
Из формулы видно, что для вычисления
Пример 1.10 студентам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Исследователя интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Переменная X — обозначает среднее время решения наглядно-образных, а переменная Y— среднее время решения вербальных заданий тестов.
Решение. Представим исходные данные в виде таблицы 4, в которой введены дополнительные столбцы, необходимые для расчета по формуле.
Рассчитываем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле расчета коэффициента корреляции Браве–Пирсона:
Copyright © Smekni.com. All rigths reserved.

Порно С Джесикой Джейн
Порно Игры Катара
Женские Половые Органы Крупным Планом С Членом Внутри Видео Бесплат
Я Села Попкой На Рукоятку
Секс С Текилой Кого Выбрала
Тетрахорическая корреляция
тетрахорический коэффициент корреляции - это... Что такое ...
В случае, когда обе переменные _, основанные н…
Корреляционный анализ (стр. 2 из 5)
Различают следующие коэффициенты корреляции ...
Тетрахорический коэффициент сопряженности качественны…
Корреляция — Википедия
ТЕМА 6 КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
Корреляция как показатель взаимосвязи между парамет…
Как вычислить коэффициент корреляции в excel
Тетрахорический Коэффициент Корреляции