Интерпретация результатов корреляции Спирмена позволяет сделать обоснованные выводы о взаимосвязях между переменными. 1 Значение коэффициента всегда находится в диапазоне от -1 до +1: 1

• От 0,9 до 1,0 (или от -0,9 до -1,0) — очень сильная положительная (отрицательная) корреляция. 1
• От 0,7 до 0,9 (или от -0,7 до -0,9) — сильная положительная (отрицательная) корреляция. 1
• От 0,5 до 0,7 (или от -0,5 до -0,7) — умеренная положительная (отрицательная) корреляция. 1
• От 0,3 до 0,5 (или от -0,3 до -0,5) — слабая положительная (отрицательная) корреляция. 1
• От 0,0 до 0,3 (или от 0,0 до -0,3) — незначительная корреляция или её отсутствие. 1

При интерпретации результатов необходимо учитывать несколько ключевых аспектов: 1

• Статистическая значимость. 1 Даже при сильной корреляции нужно проверить, является ли результат статистически значимым. 1 Для этого рассчитывается p-значение, которое сравнивается с заранее выбранным уровнем значимости (обычно 0,05). 1 Если p < 0,05, корреляция считается статистически значимой. 1
• Размер выборки. 14 Для малых выборок (n < 30) даже умеренные корреляции могут быть статистически незначимыми. 1 С другой стороны, при очень больших выборках даже слабые корреляции могут быть статистически значимыми, но иметь малую практическую ценность. 1
• Монотонность связи. 14 Коэффициент Спирмена выявляет только монотонные связи. 1 Если зависимость имеет форму параболы (например, U-образную), коэффициент может быть близок к нулю, несмотря на фактическое наличие связи. 1
• Корреляция ≠ причинно-следственная связь. 1 Важно помнить, что корреляция указывает только на наличие статистической связи, но не доказывает причинность. 1 Две переменные могут коррелировать из-за влияния третьей, неучтённой переменной. 1

При анализе практических случаев полезно визуализировать данные с помощью диаграммы рассеяния. 1 Диаграмма помогает определить характер связи и выявить возможные нелинейные паттерны или выбросы, влияющие на коэффициент корреляции. 1